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J-GLOBAL ID：202202281035381622   整理番号：22A0979862

GBDTに基づくオートチューニングFlink構成【JST・京大機械翻訳】

Auto-Tuning Flink Configurations Based on GBDT

著者 (3件)： Sun Xiaojun (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology,Beijing,China) ,  Zhang Jian (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology,Beijing,China) ,  Wang Jiaqi (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 1408-1412  発行年： 2022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： Apache Flinkは分散コンピューティングシナリオで広く使用され,その実時間性能はSparkよりも強力であり,Flinkの性能を最大化するために,適切な構成パラメータを合理的に設定する必要がある。しかし,多くのパラメータから適切なパラメータを選択し調整することは,非常に難しい。計算の総合効率を改善するために,性能モデリングとAuto-Tuning Flink Configationsを研究することが重要である。本論文では,Flinkタスクの実行時間に影響する主要パラメータを解析し,性能モデルを構築して,性能モデリングに基づいてFlinkパラメータを自動的に最適化する。ジョブ実行時の性能に影響を及ぼすパラメータを抽出することにより,特定のタスクに対する性能予測モデルを構築するために,GBDを用いて,最終的に粒子群最適化(PSO)を用いて,性能モデルに基づくパラメータの最適組合せを見出した。実験結果は,調整実行時間がデフォルト構成パラメータと比較して平均30%減少したことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  分散処理
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  実行時間 ,  性能予測 ,  Apacheモジュール ,  性能モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： オートチューニング