【摘 要】
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大数据处理过程中产生的高能耗问题亟待解决,尤其是在数据量规模剧增的背景下。在对已有数据布局策略存在问题分析的基础上,分析了与基于存储区域划分的节能模式及与异构HDFS
【机 构】
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新疆财经大学统计与信息学院,新疆大学软件学院,新疆医科大学医学工程技术学院,清华大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61562078,61262088,71261025）, 新疆财经大学博士启动基金资助项目（2015BS007）
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大数据处理过程中产生的高能耗问题亟待解决,尤其是在数据量规模剧增的背景下。在对已有数据布局策略存在问题分析的基础上,分析了与基于存储区域划分的节能模式及与异构HDFS集群的不适应、数据块切分算法不灵活、存储节点选择的随机性等几个方面的问题,继而提出面向节能的MapReduce数据布局策略。首先,新策略适应将集群划分为不同存储区域（Active-Zone与Sleep-Zone）的节能模式;其次,新策略对传统的数据块数计算方法进行了改进,提出作业截止时间约束下的最小任务数计算方法确定数据块数量;最后,新的存储
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