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支持云计算环境的MapReduce模拟器设计

发布时间:2018-03-14 13:30

  本文选题:MapReduce 切入点:Hadoop框架 出处:《信阳师范学院学报(自然科学版)》2015年03期  论文类型:期刊论文


【摘要】:针对云计算环境下很难确定出有助于实现良好性能的Hadoop参数集的问题,设计了一种MapReduce模拟器.首先,对Hadoop的各种参数进行建模;然后,集群读取元件从集群中读取参数,从而创建模拟的Hadoop集群环境;最后,利用作业跟踪器跟踪模拟的作业,并利用任务跟踪器运行单个任务.所设计的模拟器从多角度研究Hadoop应用的性能,集中模拟Hadoop的映射和化简行为,弥补了MRPerf设计的不足.在基准测试结果和用户自定义MapReduce应用中验证了模拟器的有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to determine the Hadoop parameter set which is helpful to achieve good performance in cloud computing environment, a MapReduce simulator is designed. Firstly, the various parameters of Hadoop are modeled; then, the cluster reading component reads the parameters from the cluster. Finally, the simulated job tracker is used to track the simulated jobs, and the task tracker is used to run a single task. The simulator is designed to study the performance of the Hadoop application from various angles. The mapping and simplification behavior of Hadoop is simulated centrally, which makes up for the deficiency of MRPerf design. The validity of simulator is verified in benchmark test results and user-defined MapReduce applications.
【作者单位】: 平顶山学院软件学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(61103143) 河南省科技计划项目(134300510037) 平顶山学院青年科研基金项目(QNJJ-2013010)
【分类号】:TP337

【参考文献】

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2 邓传华;范通让;高峰;;Hadoop下基于统计最优的资源调度算法[J];计算机应用研究;2013年02期

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:1611419


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