مروری بر بهبود دهی الگوریتم های زمانبندی Mapreduce در Hadoop

سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 738

فایل این مقاله در 18 صفحه با فرمت PDF و WORD قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

CITCOMP02_333

تاریخ نمایه سازی: 7 اسفند 1396

چکیده مقاله:

mapreduce Hadoop یک مدل محاسبات توزیع که در خوشه های بزرگ مانند کسانی که متعلق به یاهو و فیس بوک مستقر شده اند، محبوب است. زمانبندی اشاره به تخصیص منابع به بهترین وجه ممکن در میان وظایف متعدد و آرایش وظایف در صف دارد. mapreduce Hadoop تبدیل به یک مدل محاسبات قدرتمند برای پردازش داده های بزرگ بر روی کلاستر سخت افزار توزیع شده مانند ابرها شده است. Apache Hadoop یک چارچوب است که پردازش توزیع شده از مجموعه داده بزرگ در سراسر خوشه های رایانه را با استفاده از یک مدل برنامه نویسی ساده ممکن می سازد. ما در این مقاله به بررسی کارهایی که بر روی الگوریتمهای پیش فرض در Hadoop برای بهبود زمانبندی در آن انجام شده پرداخته ایم.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

کاظم باقری

گروه نرم افزار،دانشکده کامپیوتر،واحد نجف آباد،دانشگاه آزاد اسلامی،اصفهان،ایران

میلاد مهماندوست

گروه نرم افزار،دانشکده کامپیوتر،واحد نجف آباد،دانشگاه آزاد اسلامی،اصفهان،ایران

فرامرز صافی

استادیار گروه کامپیوتر دانشگاه نجف آباد،اصفهان،ایران