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J-GLOBAL ID：201802273856188582   整理番号：18A0655688

Hadoopクラスタ環境におけるインテグリティスケジューリング戦略のための局所的スケジューリングアルゴリズムの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of Local Scheduling Algorithm for Integrated Preemptive Scheduling Policy in Hadoop Cluster Environment

著者 (2件)： Wang Yuefeng (沈陽工業大学信息科学与工程学院 沈陽110870) ,  Wang Xibo (沈陽工業大学信息科学与工程学院 沈陽110870)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： z1  ページ： 567-570  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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クラスタ環境における局所的スケジューリングアルゴリズムは,データの局所性を改良するためのアルゴリズムである。ローカルスケジューリングアルゴリズムのスケジューリング戦略の本質はデータのローカル性を向上させて,ネットワークの伝送コストを減少させて,輻輳を避けることである。しかし、Mapタスクの完了時間が異なるため、Reduceタスクが存在する待ち現象は作業の平均完了時間に影響を与え、作業の完成時間を増加させ、さらにシステムの性能パラメータが悪くなる。そのため、元のアルゴリズムのデータのローカル性の要求を保存する上で、可変速式のスケジューリング方法を集成することを提案した。Reduceタスクが待たれたとき,このタスクを実行し,他のタスクに対して資源を解放し,Mapタスクがある程度に完了した後に,Reduceタスクを再スケジューリングする。これらのスケジューリング戦略に基づいて,統合プリエンプション方式の局所的スケジューリングを設計した。改良されたアルゴリズムを検証するために,ローカルスケジューリングアルゴリズムと統合プリエンプティブ局所的スケジューリングアルゴリズムを比較することによって,実験を行った。実験結果により,同じデータにおいて,統合プリエンプティブ局所的スケジューリングアルゴリズムの平均完了時間は,著しく減少した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 局所性 ,  *アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  *クラスタ ,  ネットワーク
準シソーラス用語： プリエンプション ,  可変速 ,  *スケジューリングアルゴリズム ,  アルゴリズム設計 ,  *Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Data locality ,  Preemptive ,  Average completion time for the job

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 (8件)： Hadoop ,  クラスタ ,  環境 ,  インテグリティ ,  スケジューリング ,  戦略 ,  スケジューリングアルゴリズム ,  設計