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VPCH：一种一致的哈希算法，可在Hadoop环境中实现更好的负载平衡
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文件大小: 355kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-04
详细说明：MapReduce（MR）是一种流行的编程模型，其目的是在数据集群或网格（例如Hadoop环境）中处理大型数据集。 负载均衡是影响地图资源分配性能的关键因素，最近在优化方面受到了广泛关注。当前的MR过程在实现将任务分配到集群中时使用带有随机模运算的哈希，这可能导致数据分布不均和倾斜的负载，从而阻碍了数据的分配。整个配电系统的性能。 针对MR过程的减少阶段，提出了一种虚拟分区一致性哈希（VPCH）算法，以实现工作分配的权衡。 根据结果，使用我们的方法可以减少带有或不带有MJR（mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps）参数集的任务执行时间。
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