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Spark漸進填充分區(qū)映射算法

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  分析Spark的作業(yè)執(zhí)行機制,建立了執(zhí)行效率模型和Shuffle過程模型,給出了分配適應度(AFD,allocation fitness degree)的定義,提出了算法的優(yōu)化目標。根據(jù)模型的相關定義求解,設計了漸進填充分區(qū)映射算法(PFPM,progressive filling partitioning and mapping algorithm),通過擴展式分區(qū)和漸進填充映射,建立適應Reducer計算能力的數(shù)據(jù)分配方案,有效縮減Shuffle過程的同步延時,提高集群計算效率。實驗表明該算法提高了Shuffle過程數(shù)據(jù)分配的合理性,優(yōu)化了并行計算框架Spark的作業(yè)執(zhí)行效率。

Spark漸進填充分區(qū)映射算法

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