Abstract-Det är kostnadseffektivt för en hyresgäst med en begränsad budget för att etablera en virtuell MapReduce kluster genom att hyra flera virtuella privata servrar (VPS) från en VPS leverantör. För att tillhandahålla ett lämpligt schemaläggningssystem för denna typ av datormiljö föreslår vi i detta dokument ett hybridjobbsdrivet schema (JoSS för kort) ur en hyresgästs perspektiv. JoSS tillhandahåller inte bara schemaläggning på jobbnivå, utan även schemaläggning av kartuppgifter och schemaläggning av mindre uppgifter. JoSS klassificerar MapReduce-jobb baserat på jobbskala och typ av jobb och utformar en lämplig schemaläggningspolicy för att schemalägga varje typ av jobb. Målet är att förbättra datalokaliseringen för både kartuppgifter och minska uppgifter, undvika arbetslöshet och förbättra arbetets utförande. Två varianter av JoSS introduceras ytterligare för att separat uppnå en bättre kartdatalokalitet och en snabbare uppgiftstilldelning. Vi utför omfattande experiment för att utvärdera och jämföra de två variationerna med aktuella schemaläggningsalgoritmer som stöds av Hadoop. Resultaten visar att de två variationerna överträffar de andra testade algoritmerna när det gäller kartdatalokalitet, minska datalokalitet och nät omkostnader utan att ådra sig betydande omkostnader. Dessutom är de två variationerna separat lämpliga för olika MapReduce-arbetsbelastningsscenarier och ger bästa arbetsprestanda bland alla testade algoritmer.
Lee och Al. REF förbättrade datalokaliseringen för både kartläggning och minskning av uppgifter, undvika arbetslöshet och förbättra arbetsutförandet genom att införa JoSS (som står för hybrida arbetsbaserade schemaläggningssystem).
Hybrid Job-driven Scheduling for Virtual MapReduce Clusters
{'venue': 'IEEE Transactions On Parallel And Distributed Systems, Vol. 27, NO. 6, June 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}