一种Hadoop中基于作业类别和截止时间的调度算法

李曌; 滕飞; 李天瑞; 杨浩

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Hadoop是一种开源可靠的分布式计算框架,而MapReduce是处理超大规模数据集的编程模型.鉴于Ha-doop内置的调度器不能很好地处理类别不同且有截止时间的作业的调度,提出了一种基于作业类别和截止时间的作业调度算法.作业分为CPU密集型和I/O密集型,并根据截止时间设置优先级来实现作业的调度.实验结果表明,该算法在充分利用集群的CPU和磁盘I/O的同时,能满足作业的截止期需求,当同一时间段内截止时间相近时算法达到最优,当某一队列中作业截止时间均比另一种队列短时,算法效率最低.

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来源
《计算机科学》 |2015年第6期|28-3145|共5页
作者
李曌; 滕飞; 李天瑞; 杨浩;
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作者单位

西南交通大学信息与科学技术学院成都610031;

西南交通大学信息与科学技术学院成都610031;

西南交通大学信息与科学技术学院成都610031;

西南交通大学信息与科学技术学院成都610031;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
调度算法; 截止时间; 作业类别; MapReduce; Hadoop;

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