面向大数据流式计算的任务管理技术综述

发布时间：2019-06-15 11:37

【摘要】：流式计算是大数据的一种重要计算模式,大数据流式计算已成为研究热点。任务管理是大数据流式计算的核心功能之一,负责对流式计算的任务进行资源调度及全生命周期管理。目前对于大数据流式计算的技术调研工作主要集中于流式计算应用需求、体系结构及整体技术,缺乏对大数据流式计算任务管理技术的精细化调研分析。首先给出流式计算任务管理的抽象功能模型,其次基于该模型对任务管理的关键技术进行了分类和综述,最后对既有主流的大数据流式计算系统对上述关键技术的应用、集成和优化进行了调研分析。
[Abstract]:Flow calculation is an important calculation model of big data, big data flow calculation has become a research focus. Task management is one of the core functions of big data streaming computing, which is responsible for resource scheduling and life cycle management of streaming computing tasks. At present, the technical research work of big data flow computing mainly focuses on the application requirements, architecture and overall technology of flow computing, and lacks the fine investigation and analysis of big data flow computing task management technology. Firstly, the abstract function model of flow computing task management is given. Secondly, the key technologies of task management are classified and summarized based on this model. Finally, the application, integration and optimization of the above key technologies in the existing mainstream big data flow computing system are investigated and analyzed.
【作者单位】： 北京工业大学计算机学院;北京市计算中心;
【基金】：国家自然科学基金(61202075,91546111) 北京市自然科学基金(4133081)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2500182