【摘 要】
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针对已有的MapReduce模型阶段划分粒度不合理导致模型精度和复杂度存在的问题,提出了阶段划分粒度为5的多阶段MapReduce模型(MR-Model)。首先综述了MapReduce模型的研究现状;
【基金项目】
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总装备部预研项目(513150701)
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针对已有的MapReduce模型阶段划分粒度不合理导致模型精度和复杂度存在的问题,提出了阶段划分粒度为5的多阶段MapReduce模型(MR-Model)。首先综述了MapReduce模型的研究现状;然后将MapReduce划分为Read、Map、Shuffle、Reduce、Write共5个阶段,并对每个阶段的具体运行时间进行研究;最后通过实验对模型的预测性能进行验证。实验结果表明,提出的MR-Model可用来描述MapReduce实际任务的执行过程,与另外两种不同划分粒度的模型P-Model和H-Model相比,MR-Model模型的运行时间预测精度可以提高10%~30%,在Reduce阶段的运行时间预测精度可以提高2~3倍,综合性能较好。
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