【摘 要】
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MapReduce是云计算中重要的批数据处理框架, 多任务共享MapReduce机群并满足任务实时性要求是调度算法急需解决的问题. 提出两阶段实时调度算法, 将调度划分为任务间调度和任
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院,中国科学技术大学苏州研究院
【基金项目】
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江苏省产学研前瞻性联合研究项目（BY2009128）
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MapReduce是云计算中重要的批数据处理框架, 多任务共享MapReduce机群并满足任务实时性要求是调度算法急需解决的问题. 提出两阶段实时调度算法, 将调度划分为任务间调度和任务内调度. 对于任务间调度, 使用抽样法和经验值法确定子任务执行时间, 利用该参数建立资源分配模型, 动态确定任务优先级进行调度; 对于子任务使用延迟调度策略进行调度, 保证计算的本地性. 实验结果显示, 两阶段实时调度算法相比公平调度算法和FIFO算法, 在保证吞吐量的同时能够满足任务实时性要求.
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