数据密集型计算系统中的作业调度技术研究

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数据密集型计算系统中的作业调度技术研究

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毕业论文范文题目：数据密集型计算系统中的作业调度技术研究，论文范文关键词：数据密集型计算系统中的作业调度技术研究
数据密集型计算系统中的作业调度技术研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：数据密集型计算是学术界在总结了工业界相应产品的经验,分析了传统的超级计算的缺陷的基础上,提出的一种重要的处理海量数据的并行计算方式。数据密集型计算方式有两个特点,一是计算时间与处理的数据量正相关,其相关程度可能会很高,基本上达到线性相关的程度,二是将计算发送到数（此处忽略..）据,而不是相反,即数据局部性。以数据密集型计算方式搭建的集群可以通过云计算的方式提供服务,即成为云计算的“云”端。数据密集型计算的重要参考原型之一就是Google的MapReduce,开源社区又以此为基础设计了Hadoop。自从Hadoop产生后,人们便对其作业（此处忽略..）调度机制进行了许多研究,主要的目标是解决Straggler问题,即出现某些运行时间显著长于其它节点的计算节点。Straggler的产生原因很复杂,可能是机器故障或网络故障,也可能是数据集的划分问题。我们认为,因低熵数据空间的划分不均,而产生的计算量的不均衡是更为（略..）本质的Straggler问题。而目前并没有一个可以较好地解决这个问题的方案。本文提出了一种运行时的负载均衡机制,在作业运行时对计算量进行均衡,从而减少了Straggler产生的可能性。在此基础上,为了减少整个作业的运行时间,根据数据局部性的原则,本文设计了数据局（略..）部性增强机制。本文以迭代式的Hadoop——HaLoop为基础,设计了实现这些机制的原型系统,并分别针对每种机制设计了实验。实验结果表明,运行时负载均衡机制能够有效地均衡计算节点的计算量,而数据局部性增强机制在理想的情况下,也能够显著地减少作业的运行时间。

以上为本篇毕业论文范文数据密集型计算系统中的作业调度技术研究的介绍部分。

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