【摘 要】
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针对短作业场景下YARN平台中延迟调度算法基于静态时间等待阈值,不能进行合理等待的问题,提出了一种云计算环境中基于本地性资源预测的延迟调度算法（locality resource foreca
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,深圳职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61173039）,国家自然科学基金青年基金资助项目（61202041）, 国家高技术研究发展计划资助项目（2012AA01A306）, 深圳市科技计划资助项目（JCYJ20120615101127404）
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针对短作业场景下YARN平台中延迟调度算法基于静态时间等待阈值,不能进行合理等待的问题,提出了一种云计算环境中基于本地性资源预测的延迟调度算法（locality resource forecast delay scheduling,LRFD）。该算法综合考虑短作业和资源可用性动态变化的特点进行任务调度,根据节点上任务的完成进度和作业未处理数据在集群中的分布状况预估作业的本地性资源信息,从而判断是否需要进行等待以提高系统性能,实现了对本地性资源的合理等待。实验结果表明：在短作业场景下,LRFD算法的性能和稳
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