MapReduce-ramverk upprättas som standardmetod för parallell behandling av massiva mängder data. I detta arbete, vi utökar modellen av MapReduce schemaläggning på icke-relaterade processorer (Moseley et al., SPAA 2011) och hanterar det praktiskt taget viktiga fallet av jobb med ett antal Map and Reduce uppgifter. Vi presenterar en polynom-tid (32 +  på) - approximation algoritm för att minimera den totala viktade avslutningstiden i denna inställning. Såvitt vi vet är detta den mest allmänna inställningen av MapReduce schemaläggning för vilken en approximation garanti är känd. Dessutom är detta första gången som ett konstant approximationsförhållande erhålls för att minimera den totala viktade avslutningstiden för icke-närstående bearbetningsföretag under en icke-trivial klass av företrädesbegränsningar.
Fotakis m.fl. Ref överväga fallet med icke-relaterade processorer med flera kartor och minska uppgifter per jobb.
Scheduling MapReduce Jobs on Unrelated Processors
{'venue': 'EDBT/ICDT Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}