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J-GLOBAL ID：202002269779593568   整理番号：20A0426410

異種スパーククラスタのためのタスクスケジューリング戦略【JST・京大機械翻訳】

Task Scheduling Strategy for Heterogeneous Spark Clusters

著者 (6件)： Liang Yu (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, People’s Republic of China) ,  Tang Yu (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, People’s Republic of China) ,  Zhu Xun (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, People’s Republic of China) ,  Guo Xiaoyuan (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, People’s Republic of China) ,  Wu Chenyao (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, People’s Republic of China) ,  Lin Di (University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan, People’s Republic of China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 572  ページ： 131-138  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 一次データ処理と計算フレームワークとして,Spkはメモリコンピューティング,インタラクティブコンピューティング,および大量のデータにおける質問をサポートすることができる。また,データマイニング,機械学習,ストリームコンピューティング,および他のサービスを提供できる。しかしながら,同形プロセッサの間で資源を割り当てる戦略は,負荷ベースのタスクスケジューリングの欠如のために,異種クラスタ環境に適応することができない。したがって,著者らは,クラスタノードの各々から負荷情報を定期的に収集することによって,不均一なS公園クラスタのための動的負荷スケジューリングアルゴリズムを提案した。そのようなアルゴリズムは,既に負荷されているノードへの負荷の配分を劇的に減少させることができ,そして,次に,より多くのタスクをアイドルノードに割り当てて,それによって,公園におけるジョブ割当のプロセスを高速化する。実験結果は,提案したアルゴリズムが,不均一クラスタにおけるノード間の動的負荷により,計算効率を劇的に改善できることを示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動荷重 ,  *クラスタ ,  機械学習 ,  演算プロセッサ ,  データマイニング ,  記憶装置 ,  データ処理 ,  高速化 ,  アルゴリズム ,  負荷分散
準シソーラス用語： 計算効率 ,  スケジューリングアルゴリズム ,  *タスクスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スパークプラットフォーム ,  異種クラスタ ,  負荷分散 ,  タスクスケジューリング

分類 (4件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  システムプログラミング一般  (JD03010Y) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパーク ,  クラスタ ,  タスクスケジューリング ,  戦略