【摘 要】
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综合考虑请求流的流行度和时间局部性对系统性能的影响,提出一种关联规则聚类更新过程,通过每个目标的时间间隔精确生成跟踪的流行度和时间局部性。对文件请求流进行建模,每
【机 构】
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广州工程技术职业学院信息工程系,周口师范学院机械与电气工程学院,西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61401526）
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综合考虑请求流的流行度和时间局部性对系统性能的影响,提出一种关联规则聚类更新过程,通过每个目标的时间间隔精确生成跟踪的流行度和时间局部性。对文件请求流进行建模,每个源工作负载一次;分析程序,为聚类提取特征;利用关联规则聚类找到相似的目标,利用数据处理工具获得每个聚类分布;生成合成跟踪,根据一个特定模型可以生成多个跟踪。仿真实验采用Yahoo Apache Hadoop聚类的跟踪数据,运行Hadoop分布式文件系统（HDFS）产生4100多个节点聚类,实验结果验证了该方法的有效性,合成结果非常接近真实负载。
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