【摘 要】
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作为流式大数据计算的主要平台之一,Storm在设计过程中由于缺乏节能的考虑,导致其存在高能耗与低效率的问题.传统的节能策略并未考虑Storm的性能约束,可能会对集群的实时性造成影响.针对这一问题,设计了资源约束模型、最优线程重分配模型以及数据迁移模型.进一步提出了Storm平台下的线程重分配与数据迁移节能策略(energy-efficient strategy based on executor reallocation and data migration in Storm,简称ERDM),包括资源约束
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,中国民航大学计算机科学与技术学院,广东金融学院互联网金融与信息工程学院,新疆财经大学统计与数据科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61862060,61462079,61562086,61562078),新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJ2019G038),新疆大学博士生科技创新项目(XJUBSCX-201902)。
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作为流式大数据计算的主要平台之一,Storm在设计过程中由于缺乏节能的考虑,导致其存在高能耗与低效率的问题.传统的节能策略并未考虑Storm的性能约束,可能会对集群的实时性造成影响.针对这一问题,设计了资源约束模型、最优线程重分配模型以及数据迁移模型.进一步提出了Storm平台下的线程重分配与数据迁移节能策略(energy-efficient strategy based on executor reallocation and data migration in Storm,简称ERDM),包括资源约束
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