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多階段劃分的MapReduce模型

大小:0.70 MB 人氣: 2017-12-27 需要積分:3

  針對已有的MapReduce模型階段劃分粒度不合理導致模型精度和復雜度存在的問題,提出了階段劃分粒度為5的多階段MapReduce模型(MR-Model)。首先綜述了MapReduce模型的研究現狀;然后將MapReduce劃分為Read、Map、Shuffle、Reduce、Write共5個階段,并對每個階段的具體運行時間進行研究;最后通過實驗對模型的預測性能進行驗證。實驗結果表明,提出的MR-Model可用來描述MapReduce實際任務的執行過程,與另外兩種不同劃分粒度的模型P-Model和H-Model相比,MR-Model模型的運行時間預測精度可以提高10%- 30%,在Reduce階段的運行時間預測精度可以提高2-3倍,綜合性能較好。

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