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J-GLOBAL ID：201802264867077842   整理番号：18A1216773

Hadoopクラスタにおけるアプリケーション性能に影響する因子の解析【JST・京大機械翻訳】

Analyses of Factors Affecting the Performance of Applications on Hadoop Cluster

著者 (5件)： Ma Shengjun (西北師范大学 計算机科学与工程学院,蘭州,730070) ,  Chen Wanghu (西北師范大学 計算机科学与工程学院,蘭州,730070) ,  Guo Hongle (西北師范大学 計算机科学与工程学院,蘭州,730070) ,  Qiao Baomin (西北師范大学 計算机科学与工程学院,蘭州,730070) ,  Li Xintian (西北師范大学 計算机科学与工程学院,蘭州,730070)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 39  号： 4  ページ： 719-724  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： Hadoopクラスタにおけるアプリケーション実行の低効率および高コストの問題に照準を定め,Hadoop分散メモリ技術と並列プログラミングモデルを解析した。次に,異なる規模のクラスタ環境の下で,2種類のデータセットと種々のサイズのデータブロックの性能への影響を,設計実験で検討した。最後に,実験結果は,データの量が一定のとき,データブロックの数が増加するのを示している。大文書データセットの実行効率は,小文書データセットの実行効率よりも,mapタスク数の変動により,より高くなる。......................そのため、Hadoopクラスタ環境において、応用性能を高めるために、データブロックなどの方法を増やすことによって、mapのタスク数を減らすべきで、クラスタの規模を盲目に増大すべきでない。この結論は,Hadoopクラスタ環境における効率最適化の参照を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分散メモリ ,  *応用プログラム ,  *クラスタ
準シソーラス用語： 並列プログラミング ,  *Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Hadoop cluster ,  performance ,  cluster scale ,  data block ,  dataset type ,  factor analysis

分類 (2件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： Hadoop ,  クラスタ ,  アプリケーション ,  因子 ,  解析