本文選題：MapReduce模型 + 優(yōu)化算法�。� 參考：《計算機科學》2014年12期

【摘要】：MapReduce已經發(fā)展成為大數(shù)據(jù)領域標準的并行計算模型。理想情況下,一個MapReduce系統(tǒng)應該使參與計算的所有節(jié)點高度負載均衡,并且最小化空間使用率、CPU和I/O的使用時長以及網(wǎng)絡傳輸開銷。傳統(tǒng)的算法往往只針對上述指標中的一種進行優(yōu)化。在保持算法良好并行性基礎上,對多個指標同時進行優(yōu)化,提出了MapReduce優(yōu)化算法的設計規(guī)范。針對數(shù)據(jù)處理領域最重要的排序算法進行理論分析,給出了多指標約束下的最后算法,并證明了該優(yōu)化算法滿足MapReduce優(yōu)化算法規(guī)范。最后通過實驗驗證了優(yōu)化的排序算法的有效性和效率。
[Abstract]:MapReduce has developed into a standard parallel computing model in the big data domain. Ideally, a MapReduce system should have a high load balance for all nodes involved in the calculation, and minimize space usage, CPU and I / O usage times and network transmission overhead. The traditional algorithms are usually optimized for one of the above indexes. On the basis of preserving the good parallelism of the algorithm, several indexes are optimized simultaneously, and the design criterion of MapReduce optimization algorithm is proposed. Based on the theoretical analysis of the most important sorting algorithm in the field of data processing, the final algorithm under multi-index constraints is presented, and it is proved that the optimization algorithm meets the MapReduce optimization criterion. Finally, the effectiveness and efficiency of the optimized sorting algorithm are verified by experiments.
【作者單位】： 北京理工大學軟件學院;
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：2034082