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具有期限约束的MapReduce延迟调度
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上传时间: 2021-03-09
详细说明：MapReduce编程范例已广泛应用于解决大规模数据密集型问题。 为了提高MapReduce系统的性能，已经对MapReduce调度进行了深入研究。 延迟调度是实现高数据局部性和系统性能的常用方法。 但是，不适当的延迟会导致系统吞吐量降低，并有可能破坏原始的作业优先级约束。 本文提出了一种基于截止时间的延迟（DLD）调度算法，该算法可根据实时资源可用性和资源竞争来优化作业延迟决策，同时仍能满足作业期限约束。 实验结果表明，DLD的资源可用性估计方法是准确的（92％）。 与其他方法相比，DLD平均将工作周转时间减少了22％，同时保持了较高的本地化率（88％）。
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