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J-GLOBAL ID：202202258864988943   整理番号：22A0331572

Hadoop YARNにおける動的スケーリングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Dynamic Scaling Approach in Hadoop YARN

著者 (3件)： Ismahene Nemouchi Warda (Laboratory LIRE, Abdelhamid Mehri Constantine 2 University, Algeria) ,  Boudouda Souheila (Laboratory LIRE, Abdelhamid Mehri Constantine 2 University, Algeria) ,  Eddine Zarour Nacer (Laboratory LIRE, Abdelhamid Mehri Constantine 2 University, Algeria)
資料名： International Journal of Organizational and Collective Intelligence  (International Journal of Organizational and Collective Intelligence)
巻： 12  号： 2  ページ： 1-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3921A  ISSN： 1947-9344  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： クラウドベースのBigデータアプリケーションにおいて,Hadoopは分散処理大規模データセットのために広く採用されている。しかし,データセンターのエネルギー消費の浪費は,資源の過剰使用と余分なオーバーヘッドコストのために,まだ研究の重要な軸を構成する。この課題を克服する解決策として,Hadoop YARNクラスタにおける資源の動的スケーリングは実用的解決策である。本論文は,作業負荷に基づいて自動的にノードを追加または除去するために,Hadoop YARN(DSHYARN)における動的スケーリングアプローチを提案した。それは,クラスタにおけるスケーリングプロセスを自動化するために実行される2つのアルゴリズム(スケールアップ/ダウン)に基づいている。本論文は,Hadoop YARNクラスタのエネルギー効率と性能を保証することを目的とする。DSHYARNの有効性を検証するために,コビド-19ワクチンに関するツイートに関する感情分析による事例研究を提供し,Twitterアプリケーションに投稿された人々のツイートを分析した。結果は,CPU利用,RAM利用,およびJob Completion時間の改善を示した。さらに,エネルギーは平均作業負荷の下で16%減少した。Copyright 2022 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  計算機利用 ,  自動化 ,  作業負荷 ,  ワクチン ,  スケールアップ ,  データセンタ ,  *大規模系 ,  クラスタ ,  応用プログラム ,  *ソフトウェア ,  分散処理 ,  事例研究 ,  *スケーリング【計数】
準シソーラス用語： クラウドコンピューティング ,  ツイッター ,  *Hadoop ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 自動スケーリング ,  ビッグデータ ,  クラウドコンピューティング ,  動的スケーリング ,  エネルギー効率 ,  Hadoop ,  MapReduce ,  YARN

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： Hadoop ,  スケーリング