Abstrakt. Ursprungligen MapReduce implementeringar som Hadoop anställd First In First Out (fifo) schemaläggning, men sådana enkla system orsakar jobb svält. Hadoop Fair Scheduler (hfs) är en slot-baserad MapReduce-system som syftar till att säkerställa en viss grad av rättvisa bland jobben, genom att garantera varje jobb åtminstone ett minimum av tilldelade ankomst- och avgångstider. Vårt främsta bidrag i detta dokument är ett annat, flexibelt schemaläggningssystem som kallas flex. Vårt mål är att optimera någon av en mängd olika standard schemaläggning teorimått (responstid, stretch, makespan och Service Level Agreements (slas), bland annat) samtidigt som samma minsta garantier för ankomst- och avgångstider som i hfs, och maximal garantier för ankomst- och avgångstider samt. Flex fördelning schemaläggaren kan betraktas som en add-on modul som fungerar synergistiskt med hfs. Vi beskriver den matematiska grunden för flex, och jämför den med fifo och hfs i en mängd olika experiment.
Flex Ref är också en schemaläggare som föreslås som ett tillägg till Fair Scheduler för att tillhandahålla service-levelAgreement (SLA) garantier.
FLEX: a slot allocation scheduling optimizer for MapReduce workloads
{'venue': 'Middleware', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}