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【24h】

MapReduce Based Experimental Frame for Parallel and Distributed Simulation Using Hadoop Platform

机译：基于Mapreduce使用Hadoop平台的并行和分布式仿真的实验框架

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Simulation-based experiment of complex systems is a time consuming-job. Parallel and distributed simulation is one of the methods to reduce the simulation time. To simulate and analyze the system with this method, it is required to design a suitable experimental frame. Therefore, this paper proposes a MapReduce based experimental frame for the parallel and distributed simulation. Because Hadoop MapReduce is the most widely used parallel and distributed computing platform, we use it to design the experimental frame. In our work, the 'map' of MapReduce automatically generates and simulates the system, and the 'reduce' of MapReduce collects and analyzes the result. We can reuse the existing large scale Hadoop clusters without any modification of the platform, so it is easy to set-up and use the experimental frame. This paper presents an air defense simulation to show the usage and speed up with a 16-node Hadoop cluster.
机译：基于仿真的复杂系统实验是耗时的工作。并行和分布式仿真是减少模拟时间的方法之一。为了通过这种方法模拟和分析系统，需要设计合适的实验框架。因此，本文提出了一种基于MapReduce的平行和分布式模拟的实验框架。由于Hadoop MapReduce是最广泛使用的并行和分布式计算平台，我们使用它来设计实验框架。在我们的工作中，MapReduce的“Map”会自动生成并模拟系统，MapReduce的“Reduce”收集并分析结果。我们可以重复使用现有的大型Hadoop集群而无需对平台进行任何修改，因此易于设置并使用实验框架。本文介绍了一个防空模拟，以显示使用16节点Hadoop集群的使用和加速。

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