文献
J-GLOBAL ID：201702266840393667
整理番号：17A0901596
Hadoop/Sparkにおける第2階層スケジューラ導入によるタスク進捗度平準化の検討
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著者 (2件)：
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資料名：
巻：
2017
号：
OS-141
ページ：
Vol.2017-OS-141,No.17,1-7 (WEB ONLY)
発行年：
2017年07月19日
JST資料番号：
U0451A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本研究では,HadoopおよびSparkを対象とし,従来からのクラスタ・レベルのスケジューラに加えて,各ノード単位で複数タスクの調停を行うノード・レベルスケジューラを導入し,各Map/Reduceタスク等の進捗度の平準化を行う。同一処理フェーズのタスク進捗の平準化を行うことで,ジョブ全体の処理が高速化されることを期待する。実装では,YARNのCGroupsサポートを活用し,CGroupsに基づくリソース監視や制限を行う。本実装はYARNを対象としているため,Hadoop(MapReduce)及びSparkの双方に適用できることが期待される。(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語：
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分類 (2件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
ディジタル計算機方式一般
, 計算機網
引用文献 (20件)：
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The Apache Software Foundation: Apache Hadoop, http://hadoop.apache.org/.
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The Apache Software Foundation: Apache Spark: Lightling-fast Cluster Computing, http://spark.apache.org/.
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Dean, J. and Ghemawat, S.: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, USENIX OSDI’04, Berkeley, CA, USA, pp. 10-10 (2004).
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X. Meng et al.: MLlib: Machine Learning in Apache Spark, Journal of Machine Learning Research, Vol. 17, No. 1, pp. 1235-1241 (2016).
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S. Venkataraman et al.: Ernest: Efficient Performance Prediction for Large-Scale Advanced Analytics, USENIX NSDI’16 (2016).
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タイトルに関連する用語 (5件)：
タイトルに関連する用語
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