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J-GLOBAL ID：201702231638211086   整理番号：17A1029720

均一及び不均一H adoopクラスタのための自己調整スロット構成【Powered by NICT】

Self-Adjusting Slot Configurations for Homogeneous and Heterogeneous Hadoop Clusters

著者 (5件)： Yao Yi (Northeastern University, Boston, MA) ,  Wang Jiayin (University of Massachusetts Boston, Boston, MA) ,  Sheng Bo (University of Massachusetts Boston, Boston, MA) ,  Tan Chiu C. (Temple University, Philadelphia, PA) ,  Mi Ningfang (Northeastern University, Boston, MA)
資料名： IEEE Transactions on Cloud Computing  (IEEE Transactions on Cloud Computing)
巻： 5  号： 2  ページ： 344-357  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2426A  ISSN： 2168-7161  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： MapReduceフレームワークとそのオープンソース実装Hadoopは近年の大規模データ集合上でのスケーラブルな解析のためのデファクトプラットフォームになってきた。Hadoopにおける主要な関心事の一つは,MapReduceジョブのセットの完成長さ(即ちメイクスパン)を最小化するかである。電流Hadoopは静的スロット配置,すなわち,地図スロットの固定数を可能にするだけで,クラスタの生涯にわたるスロットを減少させる。しかしは,そのような静的構成は,低システム資源利用と長い完成長さにつながる可能性があることを見出した。これに触発されて,地図間のスロット比を使用し,与えられた一連のメイクスパンを低減するための可変同調ノブとしてタスクを低減する単純だが効果的な方式を提案した。最近完了したジョブの負荷情報を活用することにより,筆者らの方式が,動的にタスクをマッピングし,低減する資源(あるいはスロット)を割り当てる。Hadoop V0.20.2で提示したスキームを実装し,アマゾンEC2で代表的なMapReduceベンチマークを評価した。実験結果は簡単な作業負荷とより複雑な混合負荷の両方の下でこの方式の有効性とロバスト性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  *クラスタ ,  ロバスト性 ,  電流
準シソーラス用語： 可変同調 ,  メイクスパン ,  大規模データセット ,  Hadoop ,  オープンソース ,  MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 不均一 ,  クラスタ ,  自己 ,  スロット