資料介紹
云環(huán)境下,類似MapReduce的數(shù)據(jù)分布并行應用被廣泛運用。針對此類應用執(zhí)行效率低、成本高的問題,以Hadoop為例,首先,分析該類應用的執(zhí)行方式,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)量、節(jié)點數(shù)和任務數(shù)是影響其效率的主要因素;其次,探討以上因素對應用效率的影響;最后,通過實驗得出在數(shù)據(jù)量一定的情況下,增加節(jié)點數(shù)不會明顯提高應用的執(zhí)行效率,反而極大地增加執(zhí)行成本;當任務數(shù)接近節(jié)點數(shù)時,應用的執(zhí)行效率較高、成本較低。該結論為云環(huán)境中類似MapReduce的數(shù)據(jù)分布并行應用的效率優(yōu)化提供借鑒,并為用戶租用云資源提供參考。
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