基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度器
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評(píng)論(0)
為了能有效處理海量數(shù)據(jù),進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、商業(yè)預(yù)測(cè)等,Hadoop分布式云計(jì)算平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。但隨著Hadoop的廣泛應(yīng)用,其作業(yè)調(diào)度方面的不足也顯現(xiàn)出來,現(xiàn)有的多種作業(yè)調(diào)度器存在參數(shù)設(shè)置復(fù)雜、啟動(dòng)時(shí)間長(zhǎng)等缺陷。借助于人工蜂群算法的自組織性強(qiáng)、收斂速度快的優(yōu)勢(shì),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了能實(shí)時(shí)檢測(cè)Hadoop內(nèi)部資源使用情況的資源感知調(diào)度器。相比于原有的作業(yè)調(diào)度器,該調(diào)度器具有參數(shù)設(shè)置少、啟動(dòng)速度快等優(yōu)勢(shì)?;鶞?zhǔn)測(cè)試結(jié)果表明,該調(diào)度器在異構(gòu)集群上,調(diào)度資源密集型作業(yè)比原有調(diào)度器快10%~20%左右。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%
下載地址
基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度器下載
相關(guān)電子資料下載
- 淺析FreeRTOS任務(wù)調(diào)度器的三種調(diào)度算法和應(yīng)用 1839
- RT-Thread v5.1.0 發(fā)布 313
- 自然語(yǔ)言處理應(yīng)用LLM推理優(yōu)化綜述 265
- 海思A2MCU聚焦新一代嵌入式AI控制MCU,讓家電越智能越節(jié)能 269
- FreeRTOS任務(wù)調(diào)度器的三種調(diào)度算法講解(下) 979
- FreeRTOS調(diào)度器中的三種調(diào)度算法實(shí)踐(上) 237
- FreeRTOS任務(wù)調(diào)度器的三種調(diào)度算法講解(上) 832
- 英特爾酷睿Ultra通過全新英特爾vPro平臺(tái)將AI PC惠及企業(yè) 291
- 如何去提高EtherCAT IO的性能呢? 251
- Linux系統(tǒng)對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備性能的調(diào)優(yōu)方法 324