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J-GLOBAL ID：201702281664271785   整理番号：17A1788959

改良Hadoopジョブスケジューリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improvement of job scheduling algorithm on Hadoop

著者 (2件)： Feng Xingjie (中国民航大学 計算机科学与技術学院,天津,300300) ,  He Yang (中国民航大学 計算机科学与技術学院,天津,300300)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 12  ページ： 85-91  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 分散クラスタは一般的に負荷バランス問題があるが,Hadoopはノード間の性能の差異を考慮していない。負荷バランスのメカニズムがあるが、効果はあまり理想的ではないため、運行中に常に負荷不均衡が現れる場合がある。上記の問題に対して、Hadoopソースコードを深く分析し、Hadoopの動作原理を明らかにし、Hadoop資源管理機構YarnにおいてHadoopタスクのランキングを改善し、新たなタスクランキングルールを構築し、各ノードの性能評価の指標を提案した。それは,動的性能指数と静的性能指数に分けることができた。これらに基づいて,YarnのFairSchedulerアルゴリズムを改良し,ノード性能を考慮したスケジューリングアルゴリズムを形成した。Hadoopソースコードをコンパイルし、Hadoopプラットフォーム上で比較実験を行い、ノード性能指標を加えることによりHadoop負荷バランス問題を有効に解決し、Hadoopの運行効率を大幅に向上させたことを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 負荷分散 ,  比較試験 ,  *アルゴリズム ,  クラスタ ,  性能指数 ,  性能評価 ,  資源管理 ,  等級づけ
準シソーラス用語： 性能指標 ,  *スケジューリングアルゴリズム ,  動作原理 ,  ソースコード ,  不均衡 ,  *Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： big data ,  Hadoop ,  Yarn ,  load balancing ,  FairScheduler algorithm

分類 (4件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  通信網  (ND07030A) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： Hadoop ,  ジョブスケジューリング ,  アルゴリズム