本文關(guān)鍵詞：基于推測的無響應(yīng)任務(wù)自適應(yīng)容錯調(diào)度算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：已有的基于靜態(tài)的執(zhí)行失敗判定時間閾值的無響應(yīng)任務(wù)容錯調(diào)度算法,不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)處理中心動態(tài)的集群負載。針對該問題,提出判定無響應(yīng)任務(wù)執(zhí)行失敗時間閾值自適應(yīng)調(diào)整方法�；谠撃Ｐ�,設(shè)計了自適應(yīng)的無響應(yīng)任務(wù)容錯調(diào)度算法(AFTS)。AFTS算法通過分析作業(yè)規(guī)模、單個任務(wù)大小和剩余作業(yè)推測執(zhí)行時間等參數(shù),自適應(yīng)地調(diào)整無響應(yīng)任務(wù)判定執(zhí)行失敗的時間閾值,以減少無響應(yīng)任務(wù)對整體作業(yè)執(zhí)行效率的影響,降低作業(yè)響應(yīng)時間�；陂_發(fā)的原型系統(tǒng),驗證了自適應(yīng)判定方法,測試了算法的性能。實驗結(jié)果表明,AFTS算法在作業(yè)響應(yīng)時間等方面優(yōu)于已有的無響應(yīng)任務(wù)容錯調(diào)度算法。
【作者單位】： 北京航天飛行控制中心;
【關(guān)鍵詞】： 大數(shù)據(jù) 容錯調(diào)度 自適應(yīng) 推測的 MapReduce
【基金】：部委級重點項目資助
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 本文受部委級重點項目資助。1引言隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,科學(xué)研究、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、電子商務(wù)等多領(lǐng)域均呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量激增的趨勢,如何對大數(shù)據(jù)進行高效處理成為亟需解決的問題。為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn),Google提出了MapReduce計算模型[1,2],利用ApacheHadoop對MapReduce實現(xiàn)了

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本文編號：486967