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摘要：MapReduce編程模型被廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理平臺(tái),而一個(gè)有效的任務(wù)調(diào)度算法對(duì)模型的運(yùn)行效率至關(guān)重要。將MapReduce工作流的Map和Reduce階段分別拆解為若干個(gè)有先后序限定關(guān)系的作業(yè),每個(gè)作業(yè)再拆解為多個(gè)任務(wù)。之后基于計(jì)算集群的可用資源和任務(wù)異構(gòu)性,構(gòu)建面向作業(yè)和任務(wù)的2級(jí)有向無(wú)環(huán)圖(DAG)模型,同時(shí)提出基于2級(jí)優(yōu)先級(jí)排序的異構(gòu)調(diào)度算法2-MRHS。算法的第1階段進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序,即對(duì)作業(yè)和任務(wù)分別進(jìn)行優(yōu)先權(quán)值計(jì)算,再匯總得到任務(wù)的調(diào)度隊(duì)列;第2階段進(jìn)行任務(wù)分配,即基于最快完成時(shí)間將每個(gè)任務(wù)所包含的數(shù)據(jù)塊子任務(wù)分配給最適合的計(jì)算結(jié)點(diǎn)。采用大批量隨機(jī)生成的DAG模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明與其他相關(guān)算法相比,本文算法有更短的調(diào)度長(zhǎng)度(makespan)且更加穩(wěn)定。

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