基于作业历史运行信息的MapReduce能耗预测模型

廖彬; 张陶; 于炯; 孙华

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基于作业历史运行信息的MapReduce能耗预测模型

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在数据量规模剧增的背景下,大数据处理过程中产生的高能耗问题亟待解决,而能耗模型是研究提高能耗效率方法的基础.利用传统的能耗模型计算MapReduce作业执行能耗面临诸多挑战,在对大数据计算模型MapReduce的集群结构、作业的任务分解及任务与资源映射模型分析建模的基础上,提出基于作业历史运行信息的MapReduce能耗预测模型.通过对不同作业历史运行信息的分析,得到DataNode运行不同任务时的计算能力及能耗特性,继而实现在MapReduce作业执行前对作业能耗的预测.实验结果验证了能耗预测模型的可行性,并通过对能耗预测准确率调节因子的修正,能够达到提高能耗模型的预测准确度的目的.

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来源
《计算机科学》 |2015年第11期|178-183|共6页
作者
廖彬; 张陶; 于炯; 孙华;
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作者单位

新疆财经大学统计与信息学院乌鲁木齐830012;

新疆医科大学医学工程技术学院乌鲁木齐830011;

新疆大学软件学院乌鲁木齐830008;

新疆大学软件学院乌鲁木齐830008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
绿色计算; MapReduce; 能耗建模; 预测模型;

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