MapReduce集群公平调度器中Reduce工作槽动态共享方法及实现的开题报告.docx

MapReduce集群公平调度器中Reduce工作槽动态共享方法及实现的开题报告

开题报告：

1.研究背景

MapReduce是一种基于Hadoop的分布式计算框架，广泛用于大规模数据处理和分析。在MapReduce中，Map任务和Reduce任务的数量是由用户自定义的。在实际应用中，这些任务的执行时间和计算资源消耗会有所不同。因此，需要对MapReduce集群进行公平调度，以最大化利用计算资源和减少作业执行时间。

2.研究目的和意义

本研究的主要目的是设计一个动态共享参数的Reduce工作槽调度模型，使得MapReduce集群能够实现公平调度，提高作业执行效率。通过本研究的实施，可以实现更好的计算资源利用，减少作业执行时间，提高数据处理和分析效率。

3.研究方法

本研究将采用以下方法：

-分析MapReduce集群调度算法的现有局限性，探讨共享参数调度算法的优势和不足；

-设计一个动态共享参数的Reduce工作槽调度模型，实现更加公平的资源调度；

-通过实验对所提出的调度算法进行验证和实现，评估算法的性能和实用价值；

-总结和分析研究结果，提出进一步改进建议。

4.预期结果

本研究预计能够设计和实现一个动态共享参数的Reduce工作槽调度模型，使得MapReduce集群能够更好地实现公平调度，提高作业执行效率。通过实验验证，可以证明所提出的算法在实际环境中的可行性和有效性。

5.参考文献

-Dean,J.,Ghemawat,S.(2008).MapReduce:Simplifieddataprocessingonlargeclusters.CommunicationsoftheACM,51(1),107-113.

-Zaharia,M.,Chowdhury,M.,Franklin,M.J.,Shenker,S.,Stoica,I.(2010).Spark:Clustercomputingwithworkingsets.HotCloud,10(10-10),95.

-Deng,K.,Lv,X.,Zhang,Y.(2015,November).Dynamicresourceallocationinahadoopmapreducecluster.In201511thInternationalConferenceonComputationalIntelligenceandSecurity(CIS)(pp.464-469).IEEE.

-Zhang,L.,Lu,H.,Mao,J.(2012,December).Improvinghadoopmapreduceperformancebyrun-timetaskco-scheduling.InProceedingsofthe3rdACM/SPECInternationalConferenceonPerformanceEngineering(pp.277-288).