MapReduce下基于Deadline作业调度的研究的中期报告.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
MapReduce下基于Deadline作业调度的研究的中期报告.docx
MapReduce下基于Deadline作业调度的研究的中期报告中期报告一、研究背景MapReduce是现今互联网领域中最为流行的分布式计算框架之一,其以良好的可扩展性和高效性受到广泛的关注和应用。但是,在数据规模和运算负荷不断增加的情况下,MapReduce与其他分布式计算框架一样也会面临着一些挑战,如负载均衡、网络通讯瓶颈等问题。在此背景下,研究JobScheduling变得越来越重要。而在实际应用中,JobScheduling不仅要考虑到负载均衡等集群整体性的问题,还需要充分考虑到业务需求和用户体验
MapReduce下基于Deadline作业调度的研究.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO什么是MapReduceMapReduce的应用场景MapReduce的作业流程PARTTHREEDeadline作业的定义Deadline作业的特点Deadline作业调度的挑战PARTFOURDeadline作业调度的基本思想算法设计原则与思路算法实现细节与流程PARTFIVE实验环境与数据集实验方法与步骤实验结果展示与分析PARTSIX研究成果总结未来研究方向与展望THANKYOU
MapReduce下基于Deadline作业调度的研究.docx
MapReduce下基于Deadline作业调度的研究MapReduce是一种基于分布式计算模型的编程框架,可用于处理大型数据集。MapReduce集群包括一个主节点和多个从节点。主节点负责任务调度、资源分配和结果汇总,从节点负责数据处理和结果返回。MapReduce可以通过分割数据、分布式处理以及用于故障处理的备份来实现高可靠性和高性能。本论文探究MapReduce框架中基于Deadline的作业调度策略。Deadline是处理器调度中的一种策略,它要求在任何情况下都必须满足任务的截止期限。在MapRe
基于Hadoop MapReduce的作业调度方法研究的中期报告.docx
基于HadoopMapReduce的作业调度方法研究的中期报告中期报告:1.研究背景随着互联网的发展以及社会数据的不断增长,大数据的应用越来越广泛,而Hadoop作为大数据处理的基础架构,具有其天然的分布式优势,已经被广泛使用。而MapReduce作为Hadoop分布式计算的核心,其作业调度对整个集群的性能和效率都有着巨大的影响。因此,本篇报告旨在研究基于HadoopMapReduce的作业调度方法,以期能够提高MapReduce作业的性能和效率。2.研究目的本研究的主要目的有两个方面:(1)通过对Had
基于SLA的MapReduce调度机制研究的中期报告.docx
基于SLA的MapReduce调度机制研究的中期报告该研究的中期报告将涵盖以下内容:1.研究背景:近年来,MapReduce技术因其适用于大规模数据处理和分析的能力而备受关注。然而,在实际应用中,随着数据规模的增加,MapReduce的性能和效率面临着众多挑战。为了提高MapReduce的性能和效率,研究人员开始研究以服务级别协议(SLA)为基础的MapReduce调度机制。2.研究目标:本研究的目标是设计和实现一种基于SLA的MapReduce调度机制,该机制能够根据SLA中定义的要求自动地调整任务的优