【摘 要】
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MapReduce是目前大数据处理中应用最广泛的云计算模型,预测其性能有利于提高云计算的效率。然而MapReduce运行需要依赖大量的配置参数,这些参数会对MapReduce性能产生较大的
【基金项目】
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总装备部预研项目（513150701）
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MapReduce是目前大数据处理中应用最广泛的云计算模型,预测其性能有利于提高云计算的效率。然而MapReduce运行需要依赖大量的配置参数,这些参数会对MapReduce性能产生较大的影响。传统的MapReduce模型的配置参数的预测方法都是基于管理员经验的定性分析,无法准确预测MapReduce模型运行时间。为更好地对MapReduce性能进行预测,利用数学分析中的多元线性回归方法,在分析现有的影响MapReduce性能的配置参数的基础上,构建了MapReduce性能和其配置参数之间的多元线性回归模
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