精品文档---下载后可任意编辑MapReduce 集群公平调度器中 Reduce 工作槽动态共享方法及实现的开题报告开题报告：1. 讨论背景MapReduce 是一种基于 Hadoop 的分布式计算框架，广泛用于大规模数据处理和分析。在 MapReduce 中，Map 任务和 Reduce 任务的数量是由用户自定义的。在实际应用中，这些任务的执行时间和计算资源消耗会有所不同。因此，需要对 MapReduce 集群进行公平调度，以最大化利用计算资源和减少作业执行时间。2. 讨论目的和意义本讨论的主要目的是设计一个动态共享参数的 Reduce 工作槽调度模型，使得 MapReduce 集群能够实现公平调度，提高作业执行效率。通过本讨论的实施，可以实现更好的计算资源利用，减少作业执行时间，提高数据处理和分析效率。3. 讨论方法本讨论将采纳以下方法：- 分析 MapReduce 集群调度算法的现有局限性，探讨共享参数调度算法的优势和不足；- 设计一个动态共享参数的 Reduce 工作槽调度模型，实现更加公平的资源调度；- 通过实验对所提出的调度算法进行验证和实现，评估算法的性能和有用价值；- 总结和分析讨论结果，提出进一步改进建议。4. 预期结果本讨论估计能够设计和实现一个动态共享参数的 Reduce 工作槽调度模型，使得 MapReduce 集群能够更好地实现公平调度，提高作业执行效率。通过实验验证，可以证明所提出的算法在实际环境中的可行性和有效性。5. 参考文献精品文档---下载后可任意编辑- Dean, J., & Ghemawat, S. (2024). MapReduce: Simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, 51(1), 107-113.- Zaharia, M., Chowdhury, M., Franklin, M. J., Shenker, S., & Stoica, I. (2024). Spark: Cluster computing with working sets. HotCloud, 10(10-10), 95.- Deng, K., Lv, X., & Zhang, Y. (2024, November). Dynamic resource allocation in a hadoop mapreduce cluster. In 2024 11th International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS) (pp. 464-469). IEEE.- Zhang, L., Lu, H., & Mao, J. (2024, December). Improving hadoop mapreduce performance by run-time task co-scheduling. In Proceedings of the 3rd ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering (pp. 277-288).
