异构集群相关论文
大数据是网络信息时代的客观存在,其产生的意义在于对数据进行专业存储和处理,并从中挖掘和提取所需要的知识和信息。Hadoop作为数......
量子计算是一种新的计算模拟,是量子理论与计算科学相交叉的学科,是当下计算技术最新的发展趋势。由于其利用叠加性、纠缠性和可逆......
Flink流处理系统默认的任务调度策略在一定程度上忽略了集群异构和节点可用资源,导致集群整体负载不均衡.研究分布式节点的实时性......
Spark大数据处理框架广泛应用于大数据领域,默认采用基于同构集群的调度策略,考虑数据中心的异构服务器集群更符合实际应用。数据......
针对Spark未考虑异构集群节点间的性能差异,导致多作业场景下节点负载不均衡、作业执行效率低的问题,提出一种基于异构集群节点负......
期刊
在大规模分布式智能视频监控中,终端摄像头连续不断地向远程服务器发送所采集的视频数据,不仅需要较大的网络带宽和存储空间,而且......
本文介绍了异构Web Server集群负载平衡算法仿真实验的运行环境.包括硬件环境及软件环境.模拟负载平衡器的实现过程.以及应用程序......
当前Hadoop的实现主要针对同构集群,假设任务处理的数据基本是本地的。然而,实际应用中硬件配置的差异、资源虚拟化等都将导致节点......
应用集群计算平台实现软件无线思想是极具发展前景的研究方向。当宽带大容量数据采集进入并行计算机网络后,通过集群计算方式对强......
高性能异构计算集群作为油气勘探地震资料处理常见的计算平台,因其构建方式使得应用的复杂性和管理难度不断增大.本文分析地震资料......
云计算是一种新型的商业模式和计算模式,它通过对计算资源、存储资源、软件服务的商品化处理,以更具可靠、廉价、高速的方式提供给......
分布式系统由于具备高吞吐信息服务和海量数据处理能力，在科学计算和金融等领域需求迅猛增长。但随着机器的更新换代及为了满足应用......
随着群体仿真技术在影视特效、公共安全等领域的广泛应用，在计算机生成空间中绘制数十万(甚至百万)运动群体已经成为必要，大规模人群......
云计算是一种新兴的并行计算技术,在学术界和商业界都取得了巨大的发展,已有大量的云计算系统被投入使用。现有的Hadoop平台在异构......
随着高性能计算产业的蓬勃发展，越来越多的研究机构和商业公司向这一领域投入大量的人力和物力资源。而集群作为高性能计算的一种重......
学位
因为MapReduce对于处理大规模数据有着很好的可扩展性，所以MapRe-duce成为了云计算中非常流行的一个编程模型。但是，MapReduce在异构......
云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展,使并行技术走进了人们的生活。云计算、个人高性能计算机(PHPC)等技术的深入发展,......
电子商务、金融以及社交网络等领域的迅猛发展,带来了数据规模前所未有的快速增长。大规模数据的存储和处理成为互联网行业的研究......
随着并行计算技术的发展，以众核加速器作为协处理器的异构集群逐渐成为并行计算机的发展方向，在其基础上混合并行计算模型成为主要并......
云计算在网页搜索、数据挖掘等大规模数据处理方面正变得越来越重要,Hadoop作为一个开源的云计算平台也得到了广泛的应用。作业调......
随着信息科学技术的快速发展,互联网与社会各个方面的结合越来越紧密。互联网所产生的信息数据也以指数级的速度飞速增长。面对海......
集群系统由于其良好的扩展性和可用性,逐渐成为当前并行计算的主要平台。随着实时应用范围的扩大,对计算机处理能力的要求不断提高......
随着基于Hadoop平台的大数据技术不断发展和实践的深入,Hadoop YARN(Yet Anouther Resource Negotiator)资源调度策略在异构集群中......
随着计算机应用的不断发展,实时系统的应用越来越广泛,并行计算也成为主流,同时,并行任务分配与调度算法成为并行计算系统的核心,......
云计算是以互联网为基础的新一代技术的总称,是并行计算、分布式计算和网格计算的综合发展。云计算技术将计算资源以服务的形式提......
Hadoop中数据及其副本如何更好的存放和管理是HDFS中亟待解决的问题。在实际中,Hadoop同构下默认的数据放置策略对异构环境下的设......
在云计算快速发展的背景下,大数据技术与云平台的结合也日趋紧密。大多云服务系统的资源都具有动态性、异构性、不确定性,这些特性......
近年来,随着互联网技术的提升,用户数量迅猛增长,数据量急剧膨胀。快速处理及高效分析这些数据,成为一项非常迫切的任务。MapReduc......
Spark是一个基于内存计算的可扩展分布式计算框架。Spark将作业分解为较小的任务,并将任务调度至集群中各个节点上并行运算以提升......
学位
近年来,深度学习被广泛应用于图像处理、自然语言处理等各种领域,其成功源于大数据、算法模型和计算能力的共同发展。为了提高深度......
传统CPU多核处理器和CPU集群有时无法满足应用程序对大规模和超大规模计算的需求,图形处理器GPU正在以其特有的高性能浮点计算、并......
Mapreduce计算框架在Hadoop平台上现有的资源管理模式存在着诸多问题,在hadoop平台被各行业广泛应用和不断改进的过程中这些问题逐......
随着大数据时代的到来,越来越多的人意识到数据的重要性,随之涌现出许多围绕数据进行分析和处理再应用的企业和研究机构,传统的数......
摘 要：异构集群具有强大的兼容性以及高可靠性，在为高校信息化系统设计定制化的异构集群系统架构的基础上进行高校信息化系统的集约......
传统经典作业度算法在集群应用中实现简单、执行效率高,但在异构集群环境下由于缺乏在线节点运行状态动态反馈能力和负载均衡能力,......
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HPL是目前最流行的并行Linpack测试程序，但直接应用于异构集群无法获得较高的性能。本文分析了产生问题的原因，提出了不平衡 负载算......
当前Hadoop的实现主要针对同构集群,假设任务处理的数据基本是本地的.然而,实际应用中集群多为异构.这暴露出现有的数据分配策略对......
大部分存储集群构建时可能包含有遗留设备及新购置设备,这些设备在存储性能方面存在较大差异.采用HDFS默认的机架感知存储策略时,......
首先根据排队论理论给出了一个理想的负载均衡模型.针对该模型的系统开销问题,提出了一种基于节点分组的异构集群负载均衡算法.实......
首先根据排队论理论给出了一个理想的负载均衡模型。针对该模型的系统开销问题,提出了一种基于节点分组的异构集群负载均衡算法。......
为提高异构集群的动态负载均衡性,引入物联网技术中的传感技术构建异构集群信道传输模型,然后采用动态加权方法配置输出信道,并完......
在OLTP应用中数据库集群是一种有效的并行处理方案，由于以前对数据库集群特别是异构情况下的性能评价不够完善，本文主要研究数据库异......
针对基于软交换的集群媒体服务器的系统特征,本文提出了一种LRV(Limited Resource Vector)负载均衡算法,该算法考虑了系统中资源的......
由于GPU的高性能计算能力,越来越多地被用于集群系统中,但同时也给集群带来节点级的异构问题,使原来适用于同构集群的调度算法在异......
随着高性能计算机的发展,一种基于CPU-GPU的异构集群逐渐被人们所关注。相比于传统集群,它更经济环保,且拥有更高的运算速度。但异......
