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针对Hadoop异构集群中计算和数据资源的不一致分布所导致的调度性能较低的缺点,设计了一种基于Hadoop集群和改进Late算法的并行作业调度算法;首先,介绍了基于Hadoop框架和Map-Reduce模型的调度原理,然后,在经典的Late调度算法的基础上,对Map任务和Reduce任务的各阶段执行时间进度比例进行存储和更新,为了进一步地提高调度效率,将慢任务迁移到本地化节点或离数据资源较近的物理节点上,并给了基于改进Late算法的作业调度流程;为了验证文中方法,在Hadoop集群系统上测试,设定1个为Jobtracker主控节点和7个为TaskTracker节点,实验结果表明文中方法能实现异构集群的作业调度,且与其它方法比较,具有较低的预测误差和较高的调度效率。 相似文献
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在计算能力调度算法中没有全面考虑各资源特征的分配是否满足作业多样的服务要求,提出一种基于优先级的计算能力加权调度算法,根据作业的优先级以及提交时间等因素来计算作业的权重。依据作业的权重对作业队列进行排序并分配空闲的slot给队首的作业,从而避免调度陷入局部最优也能更好地满足作业的多样性服务要求。在搭建的Hadoop平台上进行实验表明,改进后的算法能较均衡地分配系统资源减少一些作业的等待时间,并且运行全部作业的用时有所减少。 相似文献
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作为开源云计算平台的核心技术之一,Map Reduce作业处理框架及其作业调度算法,对整个系统的性能起着至关重要的作用,而数据本地性是衡量作业调度算法好坏的一个重要标准,首先本文介绍和分析了Map Reduce基本原理,Map Reduce作业处理机制和Map Reduce作业调度机制及其在数据本地性方面表现出的优缺点等相关内容。其次,针对原生作业调度算法在数据本地性考虑不周全的问题,结合数据预取技术的可行性与优势,通过引入资源预取技术设计并实现一种基于资源预取的Hadoop Map Reduce作业调度算法,使作业执行效率更高。 相似文献
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通过对现有云计算进行系统的研究,设计出一套作业调试算法解决方案,实现云计算作业调试算法,并应用在云计算模型上,通过模拟平台进行实验分析,证明解决方案是可行的。 相似文献
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Hadoop集群单队列作业调度会产生短作业等待、资源利用率低的问题;采用多队列调度可兼顾公平、提高执行效率,但会带来手工配置参数、资源互占、算法复杂等问题。针对上述问题,提出三队列作业调度算法,利用区分作业类型、动态调整作业优先级、配置共享资源池、作业抢占等设计,达到平衡作业需求、简化一般作业调度流程、提升并行执行能力的目的。对短作业占比高,各作业占比均衡以及一般作业为主,偶尔出现长、短作业三种情况与先进先出(FIFO)算法进行了对比实验,结果三队列算法的运行时间均比FIFO算法要少。实验结果表明,在短作业聚集时,三队列算法的执行效率提升并不显著;但当各种作业并存且分布均衡时,效果很明显,这符合了算法设计时短作业优先、一般作业简化流程、兼顾长作业的初衷,提高了作业整体执行效率。 相似文献
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针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题,以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题,提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法。用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提取出其中的特征冗余度判别函数作为权值引入贝叶斯分类算法中,对不同的条件属性赋予不同的权值。经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,降低分类干扰,提高检测精度。 相似文献
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作业调度系统是高性能计算机的核心组件,其目标是在满足性能要求的前提下,使得所有任务消耗的总功耗最低。提出了一种自适应功耗管理策略,该策略采用遗传算法作为功耗调度算法,采用作业队列的能效比作为调度因素,与面向资源效率的传统作业调度算法相比,在确保提升资源利用率、减少资源碎片、提升作业吞吐率、减少饥饿作业的前提下,大幅提升了系统的能效比。实验证明该策略能有效提高整机能效,与传统作业调度策略相比能节约9%以上的能耗。 相似文献
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调度技术是集群作业管理系统的关键技术之一。但是,目前大多数集群作业管理系统采用的调度技术,很少按照应用对系统资源的需求加以详细区分和权衡,无法同时满足不同应用在高吞吐量、高可用性和实时性等方面的要求,造成了资源的闲置和资源因为负载过重而无法正常工作。该文正是注意到了这种不足,根据不同应用的需求和实时收集到的资源信息,引入了多维QoS的概念,并给出了多维QoS的数学模型,提出了一种基于多维QoS的集群作业调度算法JSBMQ,充分提高了系统的资源利用率和平均响应时间,使集群可以提供不问断的高效的计算服务。 相似文献
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基于网格计算池模型的作业调度策略研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在现阶段,网格的计算池模型是一种较实用的网格实现方式,其资源的查找和分配机制也相对简单。文章根据计算池模型的特点,参照织女星网格的体系结构,将基于最短路由转发的资源发现机制与任务调度算法相结合,提出了一种新的网格任务调度策略,并给出了简化模型清晰地描述了任务在此策略下全部的执行过程。 相似文献
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基于粒子群算法和RBF神经网络的云计算资源调度方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了获得云计算资源调度的多目标优化方案,提出了一种云计算资源的动态调度管理框架;然后给出了本系统的基本架构形式,并对其进行了详细设计;其次,建立了以提高应用性能、保证云应用的服务质量和提高资源利用率为目标的多目标优化模型,并结合最新的RBF神经网络和改进粒子群算法对其求解;最后,在CloudSim平台进行了仿真,实验结果表明提出的框架及算法能有效减少虚拟机迁移次数和物理结点的使用数量,在提高资源利用率的同时,能保证云应用的服务质量。 相似文献