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J-GLOBAL ID：201702289769393395   整理番号：17A1255914

ビッグデータインフラストラクチャにおけるデータ歪の緩和を伴うジョブ飢餓回避【Powered by NICT】

Job starvation avoidance with alleviation of data skewness in Big Data infrastructure

著者 (3件)： Subbiah Sankari (Department of Information Technology, Sri Sai Ram Engineering College, Chennai, India) ,  Mala Sathya (Department of Information Technology, Sri Sai Ram Engineering College, Chennai, India) ,  Nayagam Senthil (STG InfoTech India LLP, Chennai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCT  ページ： 137-142  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ビッグデータの必要性におけるイグサの年齢の間に,Hadoopは業界のビッグデータ問題におけるすべての解のための促進高されているという仮定やクラウドベースプラットフォームである。ジョブ大規模データセットから成るの並列実行はhadoopクラスタにおける低減マップを通して行われる。仕事時間の完成はジョブにおける最も遅い走行タスクに依存するであろう。一つの特定のジョブは仕上げに長い時間を要する,遅延器により行われるならば,全ジョブを拡張した。個々のタスクに割り当てられたデータの尺度における不等式データ歪度と呼ばれている。Hadoop上での効率的な動的データ分割手法は,バッチジョブを走行しながら試料を監視するハイブリッドスケジューラと呼ばれ,データの複雑さと処理に要する時間に依存してスレーブに資源を割り当てる。本論文では,ウェブ遊走の有効性は,Webサーバにおけるサービス(DDoS)攻撃検出シナリオの分散拒否を除去するhadoopを用いて示した。質問処理は,従来のHadoopクラスタにおけるマップ低減を通して行われると提案したブロック鎖クエリー処理アルゴリズムで置き換えた。提案システムで割当てられたタスクの実行時間を即興データ歪度を緩和する。本論文の主な目的は,ジョブ飢餓を避ける,プロセス中に効率的に応答時間を最小化し,既存のシステムにおけるデータ歪度を緩和することである。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： クラスタ ,  アルゴリズム ,  分割法 ,  遅れ要素 ,  *質問処理 ,  不等式 ,  応答時間 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 実行時間 ,  クエリー ,  DDoS攻撃 ,  Webサーバ ,  歪度 ,  大規模データセット ,  Hadoop ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 歪 ,  緩和 ,  飢餓 ,  回避