[1]秦军,张建平,王昊,等.基于蚁群优化算法的MapReduce集群调度策略[J].计算机技术与发展,2013,(06):74-78.
　QIN Jun[],ZHANG Jian-ping[],WANG Hao[],et al.Scheduling Strategy for MapReduce Cluster Based on Ant Colony Optimization Algorithm[J].,2013,(06):74-78.
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基于蚁群优化算法的MapReduce集群调度策略()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2013年06期
页码:
74-78
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Scheduling Strategy for MapReduce Cluster Based on Ant Colony Optimization Algorithm
文章编号:
1673-629X（2013）06-0074-05
作者:
秦军1; 张建平2; 王昊2; 魏家宾2
[1]南京邮电大学 教育科学与技术学院;[2]南京邮电大学 计算机学院
Author(s):
QIN Jun[1]; ZHANG Jian-ping[2]; WANG Hao[2]; WEI Jia-bin[2]
关键词:
MapReduce集群; 蚁群优化算法; 用户QoS; 调度策略
Keywords:
MapReduce cluster; ant colony optimization algorithm; users' QoS; scheduling strategy
文献标志码:
A
摘要:
在云计算环境中,MapReduce集群已成为强大的大规模数据集处理平台.针对其在任务调度过程中存在用户QoS、集群资源利用率等方面的缺陷,提出了一种基于蚁群优化算法的调度策略(ACO-SS).该调度策略同时考虑了优先级计算模型和任务调度过程,能有效地满足用户QoS,平衡集群节点负载,使分布在节点上的任务利用资源更加合理,提高了系统的调度性能.最后,通过CloudSim仿真实验表明,该调度策略在作业完成总体时间、资源利用率等重要指标上都具有明显优势

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更新日期/Last Update: 1900-01-01