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1.
Suzhen Wang Shanshan Geng Zhanfeng Zhang Anshan Ye Keming Chen Zhaosheng Xu Huimin Luo Gangshan Wu Lina Xu Ning Cao 《计算机、材料和连续体(英文)》2019,61(2):739-757
Spark is a distributed data processing framework based on memory. Memory allocation is a focus question of Spark research. A good memory allocation scheme can effectively improve the efficiency of task execution and memory resource utilization of the Spark. Aiming at the memory allocation problem in the Spark2.x version, this paper optimizes the memory allocation strategy by analyzing the Spark memory model, the existing cache replacement algorithms and the memory allocation methods, which is on the basis of minimizing the storage area and allocating the execution area according to the demand. It mainly including two parts: cache replacement optimization and memory allocation optimization. Firstly, in the storage area, the cache replacement algorithm is optimized according to the characteristics of RDD Partition, which is combined with PCA dimension. In this section, the four features of RDD Partition are selected. When the RDD cache is replaced, only two most important features are selected by PCA dimension reduction method each time, thereby ensuring the generalization of the cache replacement strategy. Secondly, the memory allocation strategy of the execution area is optimized according to the memory requirement of Task and the memory space of storage area. In this paper, a series of experiments in Spark on Yarn mode are carried out to verify the effectiveness of the optimization algorithm and improve the cluster performance. 相似文献
2.
The explosive growth of mobile data traffic has made cellular operators to seek low‐cost alternatives for cellular traffic off‐loading. In this paper, we consider a content delivery network where a vehicular communication network composed of roadside units (RSUs) is integrated into a cellular network to serve as an off‐loading platform. Each RSU subjecting to its storage capacity caches a subset of the contents of the central content server. Allocating the suitable subset of contents in each RSU cache such that maximizes the hit ratio of vehicles requests is a problem of paramount value that is targeted in this study. First, we propose a centralized solution in which, we model the cache content placement problem as a submodular maximization problem and show that it is NP‐hard. Second, we propose a distributed cooperative caching scheme, in which RSUs in an area periodically share information about their contents locally and thus update their cache. To this end, we model the distributed caching problem as a strategic resource allocation game that achieves at least 50% of the optimal solution. Finally, we evaluate our scheme using simulation for urban mobility simulator under realistic conditions. On average, the results show an improvement of 8% in the hit ratio of the proposed method compared with other well‐known cache content placement approaches. 相似文献
3.
由新型非易失存储介质构成的持久性内存(persistent memory,PM)具有扩展性强、按字节访问与静态能耗低等特性,为未来主存与辅存融合提供了强大的契机.然而由于LLC(last level cache)具有易失性且与主存交互粒度通常为64B,而PM的原子持久化操作粒度为8B.因此,数据从LLC更新到PM的过程中,若发生故障,则可能破坏更新操作的失败原子性,进而影响原始数据的完整性.为了保证更新操作的失败原子性,目前研究主要采用显式调用持久化指令与内存屏障指令,将数据有序地持久化到PM上,但该操作会造成显著的开销,在索引更新中尤为明显.在对索引进行更新时,往往会涉及到索引结构的变化,该变化需要大量的有序持久化开销.研究旨在减少基于PM的B+树在更新过程中为保证失败原子性而引入的持久化开销.通过分析B+树节点利用率、不同更新模式下持久化开销以及更新操作之间的关系,提出了一种基于节点内数据真实分布的数据单向移动算法.通过原地删除的方式,减少删除带来的持久化开销.利用删除操作在节点内留下的空位,减少后续插入操作造成的数据移动,进而减少数据持久化开销.基于上述算法,对B+树的重均衡操作进行优化.最后通过实验证明,相较于最新基于PM的B+树,提出的单向移动B+树能够显著提高单一负载与混合负载性能. 相似文献
4.
Journal of Computer Science and Technology - New non-volatile memory (NVM) technologies are expected to replace main memory DRAM (dynamic random access memory) in the near future. NAND flash... 相似文献
5.
社交网络和其他云应用程序应该能对从数据中心发出的请求作出快速响应,实现这种请求的技术之一是内存中的键值存储(IMKVS),它是一种缓存机制,目的是为了提高整体用户体验。一般地,IMKVS系统使用一致性哈希来决定在哪存储目标,一致性哈希使用起来方法简单,但可能引起网络负载的不平衡。为了提高IMKVS的缓存性能,提出一种软件定义网络中利用IMKVS结合NFV的分布式网络负载均衡策略。该策略包含两个阶段,第一阶段设计通用的SDN负载平衡器的模块,以运行不同的负载平衡算法;第二阶段是基于IMKVS的专业化缓存,可以实现通信管理和数据复制。仿真结果表明,相比于一致性哈希,缓存服务器上的负载可改善24%,网络上的负载可改善7%,策略能够使资源利用更合理,获得更好的用户体验。 相似文献
6.
提出了一种应用于内容中心网络的缓存策略,对高热度内容进行分布式缓存,允许缓存节点之间协作,保证热度高的内容在缓存中生存更长的时间,并在内容请求过程中利用跟踪节点实现缓存内容的定位,允许内容请求用户从网络中参与协作的缓存节点获取被请求内容的不同部分,达到分布式缓存协作的目的,提高网络中缓存资源的利用率,降低内容请求用户获取内容的时间。仿真结果表明,该策略能有效减少网络的平均时延。 相似文献
7.
8.
Hadoop作为成熟的分布式云平台,能提供可靠高效的存储服务,常用来解决大文件的存储问题,但在处理海量小文件时效率显著降低。提出了基于Hadoop的海量教育资源中小文件的存储优化方案,即利用教育资源小文件间的关联关系,将小文件合并成大文件以减少文件数量,并用索引机制访问小文件及元数据缓存和关联小文件预取机制来提高文件的读取效率。实验证明,以上方法提高了Hadoop文件系统对小文件的存取效率。 相似文献
9.
以DNS服务器的日志为数据源,提取出二级域名的熵、子域名个数、缓存命中率等多维日志统计特征, 将日志量化为特征向量集;以特征向量集为数据源,使用随机森林算法进行模型训练,并使用十折交叉验证的方法对模型参数进行调整,对模型进行优化,提高整体检测精度;在不同分类算法下进行对比实验,并将实验结果与已有研究方法进行比较. 实验结果表明,提出的检测方法在召回率达到98.5%的情况下,有不低于90%的准确率,检测精度有所提高,即提出的算法能有效检测DNS隧道. 相似文献
10.
对于共享内存资源的多核系统来说,分配和管理有限的内存资源是一个非常重要且具有挑战性的问题.随着处理器核数的快速增长,不同线程间的访存请求对系统中共享内存的竞争也愈发激烈,由此导致的对系统性能和系统公平性的影响也更加显著.为了缓解这一问题,除了增加可用共享资源外,公平高效地管理和利用共享内存资源至关重要.在各类共享资源中,对系统性能影响最大的是共享Cache和DRAM.文中将这两级共享内存资源的分配和管理研究归结为三个重要方面,包括共享缓存分区、访存请求调度以及地址映射优化,并从优化系统吞吐率和公平性方面分析总结了一系列共享缓存分区策略,从缓解多线程对DRAM的竞争和相互干扰方面分析概括了一系列访存调度算法和地址映射策略.最后对共享内存资源未来的研究和发展做了总结和展望. 相似文献