【摘 要】
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Spark默认容错机制由程序员设置检查点,并利用弹性分布式数据集(resilient distributed dataset, RDD)的血统(lineage)进行计算.在应用程序复杂度高、迭代次数多以及数据量较
【机 构】
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新疆大学电气工程博士后科研流动站,新疆大学软件学院,新疆大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61262088,61462079,61363083,61562086,51667020);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2017D01A20);新疆维吾尔自治区高校科研计划(XJEDU2016S106)~~
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Spark默认容错机制由程序员设置检查点,并利用弹性分布式数据集(resilient distributed dataset, RDD)的血统(lineage)进行计算.在应用程序复杂度高、迭代次数多以及数据量较大时,恢复过程需要耗费大量的计算开销.同时,在执行恢复任务时,仅考虑数据本地性选择节点,并未考虑节点的计算能力,这都会导致恢复时间增加,无法最大化发挥集群的性能.因此,在建立Spark执行模型、检查点模型和RDD关键度模型的基础上,提出一种基于关键度的检查点管理(criticality check
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