Abstract-I detta dokument presenterar vi en MapReduce aktivitet schemaläggare för delade miljöer där MapReduce utförs tillsammans med andra resurskrävande arbetsbelastningar, såsom transaktionsapplikationer. Alla arbetsbelastningar kan potentiellt dela samma datalager, vissa av dem konsumerar data för analysändamål medan andra fungerar som datageneratorer. Denna typ av scenario blir allt viktigare i datacenter där ett förbättrat resursutnyttjande kan uppnås genom belastningskonsolidering, och är särskilt utmanande på grund av samspelet mellan arbetsbelastningar av olika slag som konkurrerar om begränsade resurser. Den föreslagna schemaläggaren syftar till att förbättra resursutnyttjandet mellan maskiner samtidigt som man observerar mål för slutförandet av tiden. Till skillnad från andra MapReduce schemaläggare, tar vår strategi också hänsyn till resursbehov för icke-KartaReduce arbetsbelastning, och antar att mängden resurser som görs tillgängliga för MapReduce applikationer varierar över tid. Som framgår av våra experiment förbättrar vårt förslag hanteringen av MapReduce jobb i närvaro av varierande resurstillgänglighet, vilket ökar noggrannheten i de uppskattningar som gjorts av schemaläggaren, vilket förbättrar slutförandet av tidsmål utan att påverka rättvisa schemaläggaren.
Adaptiv schemaläggare REF minskar resursförbrukningen genom att dela kartbehållare med andra MapReduce- och icke-KartaReduce-tillämpningar.
Adaptive MapReduce Scheduling in Shared Environments
{'venue': '2014 14th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing', 'journal': '2014 14th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}