【摘 要】
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Hadoop应用研究主要包括云存储,数据查询,数据分析,数据挖掘,关联广告等,不同的Hadoop应用对机器的资源要求不同,主要分为CPU、内存、I/O、网络密集型任务。传统的Hadoop集群
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Hadoop应用研究主要包括云存储,数据查询,数据分析,数据挖掘,关联广告等,不同的Hadoop应用对机器的资源要求不同,主要分为CPU、内存、I/O、网络密集型任务。传统的Hadoop集群在物理机上任务会比较密集,各种应用只能排队依次处理,机器的CPU、IO和存储会非常繁忙,负载不均衡。虚拟化Hadoop可以帮助用户在基础设施上实现灵活、弹性、安全和快捷的大数据资源调度。本文提出一种动态规划算法动态调度资源,在虚拟化后的Hadoop集群可以把不同的资源要求的应用单独分开放在不同的物理机上并行高效地处理,
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