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会议的工作基于效用和大小的调度器Clienta€™年代Hadoop的工作要求

文摘

Hadoop MapReduce的实现模式,是一个开源的强大的并行处理框架来处理大数据等分布式硬件集群云。适当的调度的工作在这样一个分布式集群是一个重要的因素在确定集群的性能。在Hadoop集群的调度工作需要使用的高效算法,应该关注会议工作要求的工作期限,工作优先级等由客户提供,改善集群中的平均工作响应时间。客户的要求完成工作是一个重要的方法来衡量客户的服务质量获得从云端。实用的工作表示客户端和服务提供者之间的服务质量要求。现有的工作调度器在Hadoop(即,FIFO,公平调度器,容量调度器)通常忽略工作的要求(如工作期限,工作优先级等)由客户指定。有必要的调度器的时间表工作有效地考虑到客户的工作需求。调度工作的问题解决在这个工作是考虑到客户指定的工作要求。为了满足客户机指定的工作要求,调度算法计算每个工作的实用价值估计使用客户指定的工作要求和工作尺寸。结果显示增加的百分比在拟议的工作调度会议客户的工作需求相比在Hadoop默认调度器。 Aditi Jain*, Sanjay Jain, DA Mehta

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