【摘 要】
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在数据量规模剧增的背景下,大数据处理过程中产生的高能耗问题亟待解决,而能耗模型是研究提高能耗效率方法的基础.利用传统的能耗模型计算MapReduce作业执行能耗面临诸多挑战
【机 构】
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新疆财经大学统计与信息学院,新疆医科大学医学工程技术学院,新疆大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:多Slot环境下的MapReduce能耗模型及优化研究;新疆财经大学博士启动基金项目:大数据存储层节能模型及算法研究资助
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在数据量规模剧增的背景下,大数据处理过程中产生的高能耗问题亟待解决,而能耗模型是研究提高能耗效率方法的基础.利用传统的能耗模型计算MapReduce作业执行能耗面临诸多挑战,在对大数据计算模型MapReduce的集群结构、作业的任务分解及任务与资源映射模型分析建模的基础上,提出基于作业历史运行信息的MapReduce能耗预测模型.通过对不同作业历史运行信息的分析,得到DataNode运行不同任务时的计算能力及能耗特性,继而实现在MapReduce作业执行前对作业能耗的预测.实验结果验证了能耗预测模型的可行
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