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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>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域內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)現集群中的“慢節(jié)點”；然后改進MapReduce任務分配算法和推測執(zhí)行算法，不再給“慢節(jié)點”分配任務并將“慢節(jié)點”中的任務分配至有空閑任務槽的正常節(jié)點中。在改進的推測執(zhí)行算法中，因相同網段內的節(jié)點通常物理鄰近，可提高數據傳輸速度，首次將“慢節(jié)點”中的任務分配至同網段的正常節(jié)點中，以便數據傳輸。實例驗證結果表明，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，處理相同任務量可縮短集群17%的任務處理時間，說明所提算法在集群整體性能優(yōu)化中表現優(yōu)異。

      基于異常檢測模型的MapReduce性能優(yōu)化

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