基于处理时间的网络地图云服务调度算法

发布时间：2018-06-05 08:40

  本文选题：云计算 + 网络地图服务　； 参考：《计算机测量与控制》2013年07期

【摘要】：为提高网络地图云服务效率,需研究Map/Reduce合理的计算节点调度策略,为此提出一种基于处理时间的Map/Reduce动态均衡调度算法;在该算法中,为参与计算的各计算节点建立处理总时间指标;当节点的子任务返回时动态更新当前节点的处理时间,并按照最小处理总时间选择子任务处理的节点;为证明算法的有效性,在局域网环境创建1个JobTracker和2个处理能力基本相同的DataNode并发执行200个相同的GetMap单元任务;结果表明,算法不仅减少了节点与云服务中心服务器的负载信息传递,而且能充分利用节点的处理能力,提高了Map/Reduce调度效率,提升了网络地图云服务的质量。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of network map cloud service, it is necessary to study the rational computing node scheduling strategy of Map-Reduce. For this reason, a dynamic equalization scheduling algorithm of Map-Reduce based on processing time is proposed. The total processing time index is established for each computing node involved in the calculation. When the sub-task of the node returns, the processing time of the current node is dynamically updated, and the node processed by the sub-task is selected according to the minimum total processing time. Creating a JobTracker and two DataNode with the same processing capacity in a LAN environment simultaneously executes 200 identical GetMap unit tasks, and the results show that the algorithm not only reduces the load information transfer between the node and the cloud service center server, Moreover, it can make full use of the processing power of nodes, improve the efficiency of Map-Reduce scheduling, and improve the quality of network map cloud service.
【作者单位】： 成都信息工程学院资源环境学院;贵州大学电子科学与信息技术学院;成都理工大学地球物理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61071121)
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1981371