【摘 要】
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Map Reduce框架是当前主流的分布式计算框架,它在处理任务时,数据交换阶段往往消耗大量时间。因此人们结合编码技术提出了能够降低通信负载,减少任务执行时间的编码分布式计算,并给出了达到最优通信负载的方案。然而该方案的实现需要大量的输入文件和输出函数,这会增加计算时间导致该方案难以在实际中应用。因此,如何在保证通信负载较低的情况下,减少输入文件和输出函数数量是一个值得研究的课题方向。本文针对同构
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Map Reduce框架是当前主流的分布式计算框架,它在处理任务时,数据交换阶段往往消耗大量时间。因此人们结合编码技术提出了能够降低通信负载,减少任务执行时间的编码分布式计算,并给出了达到最优通信负载的方案。然而该方案的实现需要大量的输入文件和输出函数,这会增加计算时间导致该方案难以在实际中应用。因此,如何在保证通信负载较低的情况下,减少输入文件和输出函数数量是一个值得研究的课题方向。本文针对同构分布式计算系统和异构分布式计算系统提出了能够降低输入文件和输出函数数量的编码分布式计算方案。其中,同构分布式计算系统的特点是所有计算机（节点）存储文件、计算函数以及传输信号的能力都是相同的;异构分布式计算系统的特点是不同的节点存储文件、计算函数和传输信号的能力不相同或不完全相同。具体如下:（1）本文所提出的针对同构分布式计算系统的方案（Ho-CDC方案）首先通过对部分节点进行分组设计,形成标准组,同一标准组内的节点负责存储相同的输入文件并计算相同的输出函数。其次,非标准组中的节点复制对应标准组中节点的输入文件和输出函数的分配方案,从而确定整个系统的输入文件和输出函数的分配方案。在传输信号上,本方案采取让最初选定的标准组中的节点在特定的传输组中为其他节点多播编码信号的传输方式。通过理论分析及实验得出,本文所提的HoCDC方案在输入文件和输出函数数量大幅度降低的同时,系统的通信负载与最优通信负载的比值小于1.324,与Woolsey等人所提方案的通信负载的比值小于1.334。（2）本文将上述分组复制的编码分布式计算方案扩展到异构分布式计算系统。本文异构分布式计算系统的方案（He-CDC方案）考虑了节点具有不同存储能力和计算能力。在标准组划分的时候,与Ho-CDC方案的不同在于不同标准组中的节点存储文件和计算函数的数量是不同的。实验结果显示,本文提出的方案与实现最优通信负载的方案相比,对输入文件和输出函数的需求量大幅度降低,并且与其通信负载的比值小于1.295。
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