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大数据背景下集群调度结构与研究进展

本站小编 Free考研考试/2022-01-01

郝春亮1,2,沈捷3,张珩1,2,武延军1,王青1,李明树1
1(中国科学院软件研究所基础软件中心 北京 100190);2(中国科学院大学 北京 100049);3(帝国理工大学计算学院 伦敦 SW72AZ) (chunliang@nfs.iscas.ac.cn)
出版日期: 2018-01-01


基金资助:中国科学院战略性先导科技专项(XDA06010600)

Structures and State-of-Art Research of Cluster Scheduling in Big Data Background

Hao Chunliang1,2, Shen Jie3, Zhang Heng1,2, Wu Yanjun1, Wang Qing1, Li Mingshu1
1(National Engineering Research Center for Fundamental Software, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190);2(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049);3(Department of Computing, Imperial College, London SW72AZ)
Online: 2018-01-01







摘要/Abstract


摘要: 集群调度一直以来是集群计算方向的热点研究问题.集群调度研究主要关注在固定的集群资源条件下,数据处理作业如何快速、精确地获得所需运行资源,从而达到预先设定的执行目标.随着大数据计算的发展,集群环境在过去10年内持续且快速地发展变化,集群调度场景和目标也日趋复杂.尤其是在大数据背景下,传统集中调度结构的性能瓶颈被放大,研究者开始向全新的调度结构进行探索,应运而生了众多新思路、新结构.从大数据背景下集群调度研究的主要研究问题出发,分别介绍了大数据背景下的4种集群调度结构:集中结构、双层结构、分布式结构以及混合结构,并对各结构的产生原因、适用场景、优劣、典型研究工作、研究进展进行分析,并尝试对各结构的未来发展进行展望.






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