【摘 要】
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调度问题作为影响Hadoop集群性能的关键因素而成为研究的热点.延迟调度是常用的提高数据本地性和Hadoop集群性能的方法,但现有的延迟调度算法基于固定的等待时间,而且没有充
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,:河南中烟工业有限责任公司,郑州大学软件技术学院
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调度问题作为影响Hadoop集群性能的关键因素而成为研究的热点.延迟调度是常用的提高数据本地性和Hadoop集群性能的方法,但现有的延迟调度算法基于固定的等待时间,而且没有充分考虑集群的负载均衡.本文提出基于负载均衡的动态延迟调度机制DDS（Dynamic Delay Scheduling）.DDS首先基于灰色预测模型,预测未来时刻空闲节点的到达速率;然后结合集群负载状况和作业执行进度,给每个任务设置合理的延迟等待时间,避免任务的无效等待.任务调度充分考虑节点的实际负载量,防止节点负载过重而导致任务执行缓
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