基于BACKFILL的并行计算作业调度算法研究的中期报告.docx
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基于BACKFILL的并行计算作业调度算法研究的中期报告摘要:随着云计算、大数据等技术的发展,业务的数据量和计算量越来越大,对于计算资源的需求也越来越高。在这个背景下,如何高效地利用计算资源成为了一个重要问题。作业调度算法是一种资源分配问题,能够将计算资源分配给作业,并保证作业的完成时间和资源的利用率。在本文中,我们基于BACKFILL算法提出了一种新的并行计算作业调度算法,并对其进行了初步研究。介绍:作业调度算法是指在计算集群中,将各个作业按照不同的优先级、任务量等因素进行分配和调度,以达到最大的资源利
基于提前预留的backfill并行调度优化模型和算法研究的开题报告.docx
基于提前预留的backfill并行调度优化模型和算法研究的开题报告1.研究背景及意义在实际生产中,许多作业需要通过预留资源来提前完成数据加工、处理和计算等操作。预留资源可以提高作业的效率和准确度,但也会造成额外的成本和资源浪费。因此,如何高效地利用预留资源成为了重要的研究方向。目前,已经有一些关于如何利用预留资源的研究。例如,一些学者提出了基于任务预测的资源预留模型和算法,通过预测任务的到达时间和资源需求,来进行资源的预留。但是,这些模型和算法都存在某些问题,比如不能满足并行作业的需求、对任务的预测有误等
基于提前预留的backfill并行调度优化模型和算法研究.pptx
添加副标题目录PART01PART02当前调度算法存在的问题研究背景和意义研究目标PART03国内外研究现状现有研究成果的优缺点分析研究方法和技术路线PART04模型概述模型设计思路和实现方法模型特点和创新点PART05算法概述算法设计思路和实现方法算法复杂度和时间复杂度分析PART06实验环境和数据集实验方法和步骤实验结果和性能评估结果分析和讨论PART07研究成果总结研究局限性和不足之处未来研究方向和展望感谢您的观看
基于改进遗传算法优化的Hadoop作业调度算法研究的中期报告.docx
基于改进遗传算法优化的Hadoop作业调度算法研究的中期报告中期报告:基于改进遗传算法优化的Hadoop作业调度算法研究一、研究背景与意义随着大数据时代的到来,Hadoop等分布式计算平台被广泛运用于数据处理和分析。然而,海量数据和复杂计算任务的运行会导致作业调度变得非常困难。因此,研究优化的作业调度算法具有重要的意义。传统的作业调度算法通常采用启发式算法,如贪心算法和遗传算法。其中,遗传算法以其自适应性和全局搜索能力备受瞩目。但是,传统遗传算法在解决Hadoop作业调度问题时存在一些缺点,如容易陷入局部
基于提前预留的backfill并行调度优化模型和算法研究的任务书.docx
基于提前预留的backfill并行调度优化模型和算法研究的任务书一、研究背景和意义在数据仓库应用系统中,由于数据量庞大、数据延迟大等问题,查询运行时间过长的情况时有发生,降低了数据仓库应用系统的利用效率。提前预留的backfill并行调度优化模型和算法就是一种针对这一问题设计的方案。这种方案能够更好的处理多个查询任务之间的依赖关系,提高查询任务的并行度,减少查询任务的运行时间,同时还能够有效地处理数据的读写和I/O瓶颈问题。二、研究内容和方法2.1研究内容1.提前预留的backfill并行调度优化模型研究