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J-GLOBAL ID：201702226848959941   整理番号：17A1922619

異種Hadoopクラスタに基づく負荷均衡戦略の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Load Balancing Strategy with Heterogeneous Hadoop Clustering

著者 (3件)： Qin Jun (南京郵電大学 教育科学与技術学院,江蘇 南京,210003) ,  Feng Liangliang (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京,210003) ,  Sun Meng (南京郵電大学 計算机学院,江蘇 南京,210003)
資料名： Jisuanji Jishu yu Fazhan  (Jisuanji Jishu yu Fazhan)
巻： 27  号： 6  ページ： 110-113  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3602A  ISSN： 1673-629X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 異種Hadoop環境において、各ノードの処理能力はそれぞれ異なり、しかもクラスタ中のノードは絶えず増加し、削除することにより、作業量の増大に伴い、負荷の傾斜はますます明らかになる。負荷平衡はHadoopクラスタの性能に影響する重要な因子の一つであることが明らかになった。不均一Hadoop環境におけるMapReduceタスクスケジューリングに対して,新しい負荷バランスアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムはノードの性能と現在の計算資源を完全に利用し,クラスタ負荷バランスの測定値に基づいてタスク割当を行い,タスクを適切なノードに分配し,クラスタ負荷をバランスさせ,クラスタのノード利用率を向上させる。Hadoopクラスタ中の各ノードはネットワーク接続を通じて、ネットワークの転送コストを節約するため、負荷バランスのスケジューリングにおいて、データの分布特性によって、データのローカル性を優先的に考慮し、タスクの実行時間を短縮する。シミュレーション結果により,提案した負荷バランスアルゴリズムは,システム性能を著しく改善し,MapReduce作業の実行時間を効果的に短縮することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *負荷分散 ,  シミュレーション ,  *クラスタ ,  クラスタ化 ,  スケジューリング ,  スループット ,  ネットワーク ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実行時間 ,  利用率 ,  タスク割当 ,  計算資源 ,  タスクスケジューリング ,  MapReduce ,  *Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hadoopクラスタ化 ,  MapReduce ,  ノード性能 ,  タスクスケジューリング ,  負荷バランシング

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： Hadoop ,  クラスタ ,  負荷均衡 ,  戦略 ,  研究