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J-GLOBAL ID：201702230050301404   整理番号：17A0401665

資源再利用に基づくMapReduce短ジョブの最適化【Powered by NICT】

MapReduce short jobs optimization based on resource reuse

著者 (7件)： Shi Yuliang (Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Kaihui (Shandong University, Jinan, China) ,  Cui Lizhen (Shandong University, Jinan, China) ,  Liu Lei (Shandong University, Jinan, China) ,  Zheng Yongqing (Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Shidong (Shandong University, Jinan, China) ,  Yu Han (Nanyang Technological University, Singapore, Singapore)
資料名： Microprocessors and Microsystems  (Microprocessors and Microsystems)
巻： 47  号： PA  ページ： 178-187  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0781A  ISSN： 0141-9331  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Hadoop超並列様式で大規模データセットを処理するための役立つMapReduceのオープンソース実装である。コンピューティングと貯蔵を提供する計算ノードの膨大な数の大規模ジョブを実行することを目標に設計した。しかし,Hadoopは短いジョブを処理するためによく利用される。実際には,短いジョブは貧弱な応答時間に悩まされ,非効率的に行った。このギャップを埋めるために,本論文では,ジョブ実行の過程を解析し,短いジョブは,Hadoopにおける非効率的実行なぜ既存の問題を示した。クラスタ過負荷下での多波におけるタスク実行の特性によると,短いジョブ処理の実行を最適化するために資源再利用を考慮した機構を開発した。この機構は資源割当てとその回収の頻度を減少させることができる。実験結果は資源再利用に基づく開発した機構は,資源利用の有効性を向上させることができることを示唆した。添加では,短いジョブの実行時間は大幅に低減できる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： クラスタ ,  *最適化 ,  過負荷 ,  超並列処理 ,  応答時間 ,  *再利用 ,  資源割付
準シソーラス用語： 実行時間 ,  資源利用 ,  オープンソース ,  大規模データセット ,  Hadoop ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hadoop ,  短仕事 ,  性能最適化 ,  資源利用 ,  タスクスケジューリング

分類 (1件)： 集積回路一般  (NC03161C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 資源再利用 ,  MapReduce ,  最適化