【摘 要】
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近年来,随着4K/8K、VR/AR等高数据量任务出现,给VCDN的任务调度方法研究带来了新的挑战。利用Spark大数据平台,本文通过提出一种VCDN中的基于随机森林分类模型的改进任务调度
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近年来,随着4K/8K、VR/AR等高数据量任务出现,给VCDN的任务调度方法研究带来了新的挑战。利用Spark大数据平台,本文通过提出一种VCDN中的基于随机森林分类模型的改进任务调度算法,有效改善现有VCDN中因任务执行时间过长而带来的系统的问题,从而缩短任务的总执行时间,并根据资源的总消耗情况,进行VCDN节点弹性扩缩容,为提升VCDN系统的可用性提供了重要指导作用,并通过实验验证了该算法的可行性和执行效率。
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