【摘 要】
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由于任意的MapReduce作业都需要独立地进行任务调度、资源分配等一系列复杂的操作,这使得同一算法协同的多个MapReduce作业之间,存在着大量的冗余磁盘I/O及资源重复申请操作,
【机 构】
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新疆财经大学统计与数据科学学院,新疆大学信息科学与工程学院,清华大学软件学院
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2016D01B014)
论文部分内容阅读
由于任意的MapReduce作业都需要独立地进行任务调度、资源分配等一系列复杂的操作,这使得同一算法协同的多个MapReduce作业之间,存在着大量的冗余磁盘I/O及资源重复申请操作,导致计算过程中资源利用效率低下。大数据挖掘类算法通常被切分成多个MapReduce job协作完成。以Item Based算法为例,对多MapReduce作业协同下的大数据挖掘算法存在的资源效率问题进行了分析,提出基于Distributed Cache的ItemBased算法,利用Distributed Cache将多个Ma
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