發(fā)布時間：2018-06-05 08:40

  本文選題：云計算 + 網(wǎng)絡(luò)地圖服務(wù)　； 參考：《計算機(jī)測量與控制》2013年07期

【摘要】：為提高網(wǎng)絡(luò)地圖云服務(wù)效率,需研究Map/Reduce合理的計算節(jié)點(diǎn)調(diào)度策略,為此提出一種基于處理時間的Map/Reduce動態(tài)均衡調(diào)度算法;在該算法中,為參與計算的各計算節(jié)點(diǎn)建立處理總時間指標(biāo);當(dāng)節(jié)點(diǎn)的子任務(wù)返回時動態(tài)更新當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的處理時間,并按照最小處理總時間選擇子任務(wù)處理的節(jié)點(diǎn);為證明算法的有效性,在局域網(wǎng)環(huán)境創(chuàng)建1個JobTracker和2個處理能力基本相同的DataNode并發(fā)執(zhí)行200個相同的GetMap單元任務(wù);結(jié)果表明,算法不僅減少了節(jié)點(diǎn)與云服務(wù)中心服務(wù)器的負(fù)載信息傳遞,而且能充分利用節(jié)點(diǎn)的處理能力,提高了Map/Reduce調(diào)度效率,提升了網(wǎng)絡(luò)地圖云服務(wù)的質(zhì)量。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of network map cloud service, it is necessary to study the rational computing node scheduling strategy of Map-Reduce. For this reason, a dynamic equalization scheduling algorithm of Map-Reduce based on processing time is proposed. The total processing time index is established for each computing node involved in the calculation. When the sub-task of the node returns, the processing time of the current node is dynamically updated, and the node processed by the sub-task is selected according to the minimum total processing time. Creating a JobTracker and two DataNode with the same processing capacity in a LAN environment simultaneously executes 200 identical GetMap unit tasks, and the results show that the algorithm not only reduces the load information transfer between the node and the cloud service center server, Moreover, it can make full use of the processing power of nodes, improve the efficiency of Map-Reduce scheduling, and improve the quality of network map cloud service.
【作者單位】： 成都信息工程學(xué)院資源環(huán)境學(xué)院;貴州大學(xué)電子科學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院;成都理工大學(xué)地球物理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61071121)
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1981371