Abstract-MapReduce är en kraftfull plattform för storskalig databehandling. För att uppnå goda resultat måste en MapReduce schemaläggare undvika onödig dataöverföring genom att förbättra datalokaliseringen (införande av uppgifter på noder som innehåller indata). Detta dokument utvecklar en ny MapReduce schemaläggningsteknik för att förbättra kartuppgiftens datalokalisering. Vi har integrerat denna teknik i Hadoop standard FIFO schemaläggare och Hadoop rättvis schemaläggare. För att utvärdera vår teknik, jämför vi inte bara MapReduce schemaläggning algoritmer med och utan vår teknik men också med en befintlig data locality enhancement teknik (dvs. den fördröjningsalgoritm som utvecklats av Facebook). Experimentella resultat visar att vår teknik ofta leder till den högsta datalokaliseringen och den lägsta svarstiden för kartuppgifter. Dessutom, till skillnad från fördröjningsalgoritmen, kräver det inte en invecklad parameter inställningsprocess.
Referens Ref använder en matchningsalgoritm för schemaläggning inte bara med tanke på datalokaliseringen utan också med hänsyn till klusterutnyttjandet.
Matchmaking: A New MapReduce Scheduling Technique
{'venue': '2011 IEEE Third International Conference on Cloud Computing Technology and Science', 'journal': '2011 IEEE Third International Conference on Cloud Computing Technology and Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}