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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術(shù)論文>基于異常檢測模型的MapReduce性能優(yōu)化

      基于異常檢測模型的MapReduce性能優(yōu)化

      2018-01-03 | rar | 0.77 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對“落伍者”的選擇問題，提出利用故障診斷領(lǐng)域內(nèi)通常使用的異常檢測模型來選擇“落伍者”的方法。首先，利用異常檢測算法來發(fā)現(xiàn)集群中的“慢節(jié)點”；然后改進(jìn)MapReduce任務(wù)分配算法和推測執(zhí)行算法，不再給“慢節(jié)點”分配任務(wù)并將“慢節(jié)點”中的任務(wù)分配至有空閑任務(wù)槽的正常節(jié)點中。在改進(jìn)的推測執(zhí)行算法中，因相同網(wǎng)段內(nèi)的節(jié)點通常物理鄰近，可提高數(shù)據(jù)傳輸速度，首次將“慢節(jié)點”中的任務(wù)分配至同網(wǎng)段的正常節(jié)點中，以便數(shù)據(jù)傳輸。實例驗證結(jié)果表明，使用異常檢測算法后可迅速檢測出異常節(jié)點，且與Hadoop-LATE算法相比，處理相同任務(wù)量可縮短集群17%的任務(wù)處理時間，說明所提算法在集群整體性能優(yōu)化中表現(xiàn)優(yōu)異。

      基于異常檢測模型的MapReduce性能優(yōu)化

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