Abstract-Även om schemaläggning i ett distribuerat system debatterades i många år, plattformarna och jobbtyperna förändras varje dag. Därför behöver vi specialalgoritmer baserade på nya tillämpningskrav, särskilt när en applikation används i en molnmiljö. Ett av de viktigaste ramverken som används för storskalig databehandling i Clouds är Hadoop och dess förlängningar. Hadoop-ramverk levereras med standardalgoritmer som FIFO, Fair Scheduler eller Capacity Scheduler och Hadoop on Demand. Dessa schemaläggningsalgoritmer är fokuserade på en annan och enda begränsning. Det är svårt att tillfredsställa flera begränsningar och att ha många mål på samma gång. Efter att ha sammanfattat de vanligaste schemaläggare, visar behovet av var och en i det ögonblick det dök upp på marknaden, presenterar detta dokument MOMC, en multi-objektiv och multi-konstruerad schemaläggning algoritm av många uppgifter i Hadoop. Genomförandet av MoMC är inriktat på två mål: att undvika resurskonflikter och att ha en optimal arbetsbörda för klustret, samt två begränsningar: deadline och budget. För att jämföra algoritmer baserade på olika mätvärden använder vi Scheduling Load Simulator, som är integrerad i Hadoops ramverk och hjälper utvecklarna att lägga mindre tid på testning. Som mördarapplikation som genererar många uppgifter har vi valt behandling för Million Song Dataset, som är en uppsättning data innehåller metadata för en miljon kommersiellt tillgängliga låtar.
När det gäller endomänmetoder för storskalig uppgiftsbearbetning, Voicu et al. Ref har föreslagit en multi-objektiv, multi-constraint (MOMC) schemaläggningsalgoritm för många uppgifter i Hadoop.
MOMC: Multi-objective and Multi-constrained Scheduling Algorithm of Many Tasks in Hadoop
{'venue': '2014 Ninth International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing', 'journal': '2014 Ninth International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}