är en revolutionerande nätverksarkitektur som separerar nätverksstyrningsfunktioner från den underliggande utrustningen och är en ökande trend för att hjälpa företag att bygga mer hanterbara datacenter där stordatabehandling framträder som en viktig del av applikationer. För att samtidigt behandla storskaliga data, MapReduce med en opensource implementation som heter Hadoop föreslås. I praktiska Hadoop-system är en typ av problem som vitalt påverkar den totala prestandan känd som NP-komplett minimum make span 1 problem. En huvudlösning är att tilldela uppgifter på data lokala noder för att undvika länkockupation eftersom nätverksbandbredd är en knapp resurs. Många metoder för att förbättra datalokaliseringen föreslås, t.ex. Hadoops standardschemaläggare (HDS) och toppmoderna schemaläggarens saldominskande schemaläggare (BAR). Men alla av dem ignorerar antingen allokering av uppgifter i ett globalt perspektiv eller bortser från tillgänglig bandbredd som grund för schemaläggning. I detta dokument föreslår vi en heuristisk bandbredd-medveten aktivitet schemaläggare bandbreddaware schemaläggning med SDN i Hadoop (BASS) för att kombinera Hadoop med SDN. Den kan inte bara garantera datalokaliseringen i ett globalt perspektiv, utan kan också på ett effektivt sätt tilldela uppgifter på ett optimerat sätt. Både exempel och experiment visar att BAS har de bästa resultaten när det gäller att slutföra arbetet. Såvitt vi vet är BASS först med att utnyttja SDN:s talang för jobbplanering av behandling av stora data och vi anser att det pekar på en ny trend för storskalig databehandling.
Qin et al REF föreslog en BandwidthAware schemaläggningsalgoritm med SDN för Hadoop som hette BAS.
Bandwidth-Aware Scheduling With SDN in Hadoop: A New Trend for Big Data
{'venue': 'IEEE Systems Journal', 'journal': 'IEEE Systems Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}