MapReduce仿真及Hadoop公平調(diào)度算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、繼分布式計算和網(wǎng)格計算之后發(fā)展起來的云計算,是當(dāng)今IT領(lǐng)域研究的熱點,包括對于分布式集群、虛擬化技術(shù)以及用戶服務(wù)級別方面的研究。Hadoop是一個重量級的分布式處理開源框架,在對大數(shù)據(jù)存儲和處理方面的優(yōu)勢使得它成為很多企業(yè)和學(xué)者們研究云計算的平臺。
　　本文圍繞Hadoop實現(xiàn)框架、在虛擬機上搭建Hadoop集群與Hadoop不同調(diào)度的實現(xiàn)幾個方面展開研究,重點集中在對Hadoop公平調(diào)度算法的研究和實現(xiàn)。由于云計算具有面向不同用

2、戶的特性,因此如何在不同用戶之間公平共享資源關(guān)系到用戶對云服務(wù)的滿意程度,同時由于集群是建立在大量商務(wù)機或者虛擬機上,很容易出現(xiàn)故障,因此如何在節(jié)點出現(xiàn)故障的時候能夠迅速遷移服務(wù)同樣至關(guān)重要。
　　本文貢獻在于對MapReduce編程模型進行仿真實現(xiàn),并搭建基于虛擬化平臺的Hadoop集群,通過在不同的四個實驗下運行MapReduce作業(yè),研究不同調(diào)度算法的性能以及節(jié)點故障對作業(yè)性能的影響。本文在九個節(jié)點上搭建Hadoop集群,并

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