發(fā)布時(shí)間：2018-09-12 17:10

【摘要】：隨著數(shù)據(jù)密集型計(jì)算需求的快速增長(zhǎng),采用MapReduce框架的云數(shù)據(jù)中心日益流行。其中,能耗問題已成為基于MapReduce框架的異構(gòu)云數(shù)據(jù)中心當(dāng)今急需解決的問題。 為了能夠提供超大規(guī)模數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理能力,以及提供良好的可靠性、抗災(zāi)性和處理性能,通常將MapReduce框架部署在具有數(shù)萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模集群上,同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)使用副本技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)冗余。雖然副本技術(shù)可以提高系統(tǒng)的可用性和容災(zāi)性,但它也引入諸如副本一致性、負(fù)載均衡等問題。特別是多副本意味著多份的高昂設(shè)備運(yùn)營(yíng)成本,這必然會(huì)對(duì)系統(tǒng)能效的提高產(chǎn)生消極影響。 本文在對(duì)Hadoop的默認(rèn)副本放置策略進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種基于超圖的數(shù)據(jù)副本節(jié)能算法。該算法通過(guò)對(duì)由服務(wù)器和任務(wù)構(gòu)造的超圖求解其橫貫,得到集群中關(guān)于數(shù)據(jù)副本和服務(wù)器的一個(gè)良好的覆蓋結(jié)果。通過(guò)數(shù)據(jù)和任務(wù)的遷移,關(guān)閉處于空閑狀態(tài)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn),提高了數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器的使用效率,進(jìn)而降低系統(tǒng)的能耗。 為了驗(yàn)證本文所提出的算法的有效性,我們與覆蓋集發(fā)現(xiàn)算法CS-k進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文所提出的算法在保證數(shù)據(jù)完整性、可用性方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。在同樣的運(yùn)行環(huán)境下,節(jié)能效率也好于CS-k算法。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP308

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2239674