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申请/专利权人：浙江大学;宁波江宸智能装备股份有限公司
摘要：本发明公开了一种面向异构MapReduce集群的低时延Map和Reduce联合调度方法，步骤为：客户端提交MapReduce作业到异构集群，控制中心将作业分给各服务器并完成分布式计算以使得作业执行总时延最小。其中，MapReduce框架在Map阶段和Reduce阶段均存在计算任务分配，按照所有服务器能同时完成计算的原则，分别固定其中一处的任务分配来优化另一处，对两个任务分配向量进行迭代求解直至所有服务器的执行时延均相等，得到两个阶段最优的计算任务分配策略，且作业完成的总时延最小。本发明可以用于异构集群下MapReduce分布式计算中，以获得低时延的有益效果。
主权项：1.面向异构MapReduce集群的低时延Map和Reduce联合调度方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取如下信息：提交的作业大小Dbits、集群中服务器数量N、网络中各服务器之间通信的传输速率vlkMbps、服务器计算单位比特数据的时钟周期μkcyclesbit，CPU频率Map、Reduce任务的工作槽数以及单位Map任务输出的数据量γ，其中l、k均是服务器的编号；2最小化单个服务器的时延拖尾，提高服务器并行时间得到Map和Reduce阶段的任务分配向量m、q。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 宁波江宸智能装备股份有限公司 面向异构MapReduce集群的低时延Map和Reduce联合调度方法
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