ارائه یک الگوریتم زمانبندی جدید برای کاهش زمان محاسبات در محیط هادوپ

سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 284

فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_PADSA-8-2_005

تاریخ نمایه سازی: 7 اردیبهشت 1400

چکیده مقاله:

امروزه پروژه متنباز هادوپ بههمراه چهارچوب نگاشت-کاهش در بین موسسات، سازمانها و محققین محبوبیت زیادی دارد که برای پردازش حجم انبوهی از دادهها بهصورت موازی بر روی خوشهای از کامپیوترها بسیار مناسب است. نگاشت-کاهش برای حل مشکلات محاسبات دادههای حجیم معرفی شده است که از قاعده تقسیم-غلبه پیروی میکند. مانند هر جای دیگر، مبحث زمان و زمانبندی در نگاشت-کاهش از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. بههمین دلیل در دهه اخیر الگوریتمهای زمانبندی متعددی در این زمینه تدارک یافته است. ایده اصلی این الگوریتمها افزایش نرخ محلیسازی داده، هم­زمانسازی، کاهش زمان پاسخ و زمان اتمام وظایف میباشد. اکثر این الگوریتمها تک هدفه میباشند و فقط یکی از موارد ذکر شده را مورد هدف قرار میدهند. الگوریتم­های چند هدفه موجود فقط بر روی یکی از فازهای اول یا دوم نگاشت-کاهش تمرکز دارند. در این مقاله، یک الگوریتم زمان­بندی ترکیبی مبتنی بر اولویتبندی پویا کارها و محلیسازی داده در محیط نگاشت-کاهش به نام "HSMRPL" ارائه میشود که هدف اصلی آن افزایش نرخ محلیسازی داده و کاهش زمان محاسبات میباشد. در این الگوریتم از دو روش اولویتبندی پویا و شناسه محلیسازی استفاده میشود. برای ارزیابی الگوریتم پیشنهادی، آن را با الگوریتمهای پیشفرض هادوپ و به کمک محکهای استاندارد مقایسه کردیم. نتایج حاصله نشان میدهد که الگوریتم پیشنهادی ما نرخ محلیسازی را نسبت به الگوریتم FIFO، ۵/۱۸ درصد و نسبت به الگوریتم Fair، ۴/۱۰ درصد افزایش داده است. همچنین، الگوریتم پیشنهادی ما نسبت به الگوریتم FIFO، ۸/۳ درصد و نسبت به Fair، ۴/۱۳ درصد سریعتر است.

نویسندگان

سید رضا پاکیزه

مربی گروه کامپیوتر، دانشگاه علمی– کاربردی، دهدشت، ایران

سیدمجید عارفی نژاد

دانشجوی کارشناسیارشد، دانشگاه افسری و تربیت پاسداری امام حسین(ع)

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • [1]     J. Dean and S. Ghemawat, “MapReduce: Simplified Data Processing ...
  • [2]     M. Zaharia, A. Konwinski, A. D. Joseph, R. H. ...
  • [3]     T. White, “Hadoop: The definitive guide,” O'Reilly Media, Inc., ...
  • [4]     S. Perera, “Hadoop MapReduce Cookbook,” Packt Publishing Ltd, 2013. ...
  • [5]     S. R. Pakize, “A Comprehensive View of Hadoop Map ...
  • [6]     V. Prajapati, “Big Data Analytics with R and Hadoop,” ...
  • [7]     I. Hashem, T. Abaker, et al., “MapReduce Scheduling Algorithms: ...
  • [8]     K. Hadjar and A. Jedidi, “A New Approach for ...
  • [9]     M. Zaharia, D. Borthakur, J. Sen Sarma, K.Elmeleegy, S. ...
  • [10]  Q. Chen, D. Zhang, M. Guo, Q. Deng, and ...
  • [11]  L. Lei, T. Wo, and C. Hu, “CREST: Towards ...
  • [12]  C. He, Y. Lu, and D. Swanson, “Matchmaking: A ...
  • [13]  P. Nguyen, T. Simon, M. Halem, D. Chapman, and ...
  • [14]  S. Ibrahim, H. Jin, L. Lu, B. He, G. ...
  • [15]  F. Ahmad, S. Lee, M. Thottethodi, and T. N. ...
  • [16]  A.Rasooli and D. G. Down, “COSHH: A Classification and ...
  • نمایش کامل مراجع