【摘 要】
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随着大规模的MapReduce集群广泛地用于大数据处理，特别是当有多个任务需要使用同一个Hadoop集群时，一个关键问题是如何最大限度地减少集群的工作时间，提高MapReduce作业的服务效
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61150110486,61272528);中央高校基金资助项目(ID-ZYGX2013J073);2013年CCF-腾讯科研基金资助项目
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随着大规模的MapReduce集群广泛地用于大数据处理，特别是当有多个任务需要使用同一个Hadoop集群时，一个关键问题是如何最大限度地减少集群的工作时间，提高MapReduce作业的服务效率。可将多个MapReduce作业当做一个调度任务建模，观察发现多个任务的总完工时间和任务的执行顺序有密切关系。研究目标是设计作业调度系统分析模型，最小化一批MapReduce作业的总完工时间。提出一个更好的调度策略和实现方法，使整个调度系统符合经典Johnson算法的条件，从而可使用经典Johnson算法在线性时间内
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