【摘 要】
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分布式计算通过将一个计算任务分解成许多小的部分,分配给多台计算机处理,能够提高计算效率。已有研究发现,分布式计算中,数据交换耗费的时间占总体执行时间相当大的一部分,因此人们将编码引入分布式计算,以降低通信负载。有研究表明,实现最优通信负载的编码分布式计算方案,需要大量的输入文件和输出函数,难以在实际中应用。所以,如何减少输入文件和输出函数的数量,同时保证较低的通信负载,是一个需要解决且充满挑战的研
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分布式计算通过将一个计算任务分解成许多小的部分,分配给多台计算机处理,能够提高计算效率。已有研究发现,分布式计算中,数据交换耗费的时间占总体执行时间相当大的一部分,因此人们将编码引入分布式计算,以降低通信负载。有研究表明,实现最优通信负载的编码分布式计算方案,需要大量的输入文件和输出函数,难以在实际中应用。所以,如何减少输入文件和输出函数的数量,同时保证较低的通信负载,是一个需要解决且充满挑战的研究问题。本文针对分布式计算方案的性能优化展开研究,构造了两类编码分布式计算方案,主要工作如下:（1）提出了基于一种划分设计的编码分布式计算方案。本方案将划分设计的列元素与分布式计算节点关联,行元素与输入文件关联,同一个分区的节点负责计算相同的输出函数,因而输入文件数量与划分设计的行数相等,输出函数数量与划分设计的分区数相等。经过一类转换,使得每一个项的位置与每个节点存储文件的情况之间存在一一对应的关系。采取一个分区的节点向不同分区的所有节点发送编码多播信号的传输方式,使得所产生的的通信负载控制在相当低的范围内。理论分析表明,该方案不仅能够大幅度减少输入文件数量和输出函数数量,同时保持了相当低的通信负载的优势。（2）提出了基于放置传输阵列的多作业压缩编码分布式计算方案。该方案适用于多个线性函数的Map Reduce作业并行执行。在内容放置阶段,利用放置传输阵列设计用户存储文件的方式;在内容传输阶段,每一个特定整数的子矩阵对应于一个传输组。在并行处理多个Map Reduce作业的过程中,首先利用压缩技术将同一函数的中间值合并为一个压缩值,然后将这些压缩值分块,最后将这些压缩值块编码成多播信号,跨不同Map Reduce作业进行传输。理论分析表明,该方案能够显著地减少分布式计算的通信负载。同时,大量数值结果表明,该方案仅仅需要少量的Map Reduce作业。在本文中,基于划分设计的编码分布式计算方案在大幅度减少输入文件和输出函数数量的同时,保持了低通信负载的优势;基于放置传输阵列的多作业压缩编码分布式计算方案在显著降低通信负载的同时,大幅度减少了并行运行的作业数量。
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