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随着计算应用正变得日益数据密集化,现有的计算系统面临着巨大的挑战,数据密集型异构系统是现有技术条件下现实的解决方案。包括了......
随着计算机技术的飞速发展,各行各业的数据以指数形式爆炸式增长。大数据时代已经来临,给互联网行业带了巨大的机遇与挑战。一方面......
在飞速发展的互联网技术中,数据量的增长呈爆炸性的趋势。数据作为信息的载体,在信息化的发展过程中占有举足轻重的地位。海量数据......
大数据时代，关系型数据库不再适合存储海量的大数据，如何存储和处理海量数据已成为一个难题。Hadoop的出现使问题出现了转机，它是一个......
伴随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,每天会产生海量数据,数据处于爆炸式的增长状态,这预示着大数据时代的到来。大数据......
近年来,以多核集群为主流架构的高性能计算机成为高性能计算的主要硬件支撑平台。而共享变量和消息传递是最常用的两类并行编程模......
随着云计算技术近几年的迅速发展，Hadoop这种处理大规模密集型数据的云计算平台受到国内外大型IT公司、社交网络、全球各大通信运营......
随着网络信息技术的不断发展,互联网已经在各行各业渗透,而且互联网的用户数目也在不断地增加,这使得互联网数据形成了爆发式地增......
随着网络信息技术的不断发展,互联网已经渗透到各行各业,而且互联网用户数目也不断地在增长,这导致了互联网数据的爆发式增长,也为......
随着网络信息技术的不断发展及互联网数据的爆发式增长，传统的数据平台已经无法满足现有海量数据的存储与处理，分布式计算面临新的机......
研究对比Hadoop平台下默认的推测任务调度算法和异构环境下LATE调度算法的优势和不足,提出了一种基于Hadoop集群的改进的推测任务......
作为数据中心大规模处理框架,MapReduce集群包含成百上千个节点,多采用推测执行的方法来有效解决并行计算中的掉队任务。针对集群......
本文提出了体系结构无关的程序热trace提取方法,把基于trace的软硬件划分从机器代码层次提高到了中间代码表示的控制数据流图层次,......
针对Hadoop默认调度算法和异构环境下LATE调度算法的不足，在SAMR调度算法的基础上提出了一种增强的自适应MapReduce调度算法。该算......
针对“落伍者”的选择问题，提出利用故障诊断领域内通常使用的异常检测模型来选择“落伍者”的方法。首先，利用异常检测算法来发现集......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
HPMR（high performance MapReduce）系统是一个采用MapReduce模型的高性能计算软件支撑平台.在进行高性能计算时,HPMR往往需要很多轮M......
Hadoop分布式系统框架有效解决了大数据环境下数据的存储和处理问题,其性能与作业调度密切相关。采用高效的调度方案,可更加充分合......
Hadoop是一种分布式存储和并行计算框架,由于具有高可靠性、高扩展性和高容错性等特点,目前在云计算中得到广泛应用。资源分配与调......
