基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度器
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標(biāo)簽：蜂群算法(2555)調(diào)度器(5186)
為了能有效處理海量數(shù)據(jù)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、商業(yè)預(yù)測等，Hadoop分布式云計(jì)算平臺應(yīng)運(yùn)而生。但隨著Hadoop的廣泛應(yīng)用，其作業(yè)調(diào)度方面的不足也顯現(xiàn)出來，現(xiàn)有的多種作業(yè)調(diào)度器存在參數(shù)設(shè)置復(fù)雜、啟動時間長等缺陷。借助于人工蜂群算法的自組織性強(qiáng)、收斂速度快的優(yōu)勢，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了能實(shí)時檢測Hadoop內(nèi)部資源使用情況的資源感知調(diào)度器。相比于原有的作業(yè)調(diào)度器，該調(diào)度器具有參數(shù)設(shè)置少、啟動速度快等優(yōu)勢?；鶞?zhǔn)測試結(jié)果表明，該調(diào)度器在異構(gòu)集群上，調(diào)度資源密集型作業(yè)比原有調(diào)度器快10%～20%左右。
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