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云環(huán)境下，類似MapReduce的數(shù)據(jù)分布并行應(yīng)用被廣泛運用。針對此類應(yīng)用執(zhí)行效率低、成本高的問題，以Hadoop為例，首先，分析該類應(yīng)用的執(zhí)行方式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)量、節(jié)點數(shù)和任務(wù)數(shù)是影響其效率的主要因素；其次，探討以上因素對應(yīng)用效率的影響；最后，通過實驗得出在數(shù)據(jù)量一定的情況下，增加節(jié)點數(shù)不會明顯提高應(yīng)用的執(zhí)行效率，反而極大地增加執(zhí)行成本；當(dāng)任務(wù)數(shù)接近節(jié)點數(shù)時，應(yīng)用的執(zhí)行效率較高、成本較低。該結(jié)論為云環(huán)境中類似MapReduce的數(shù)據(jù)分布并行應(yīng)用的效率優(yōu)化提供借鑒，并為用戶租用云資源提供參考。
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