Hadoop系统map阶段的排序性能分析与优化
MapReduce计算框架已被广泛用于大规模数据分析的应用。虽然它具有弹性的可扩展性和细粒度的容错系统,然而性能却并不令人满意。MapReduce可以通过分配更多的计算节点来实现更好的性能,但是,这种做法并不符合成本效益。用户渴望MapReduce在提供弹性的可扩展性和细密度容错的同时,可以具有更高的计算效率。该文提出了一种动态优化map阶段排序性能的方法,并进行了测试,测试结果表明,该方法能够提升MapReduce的基准测试性能。
Hadoop、MapReduce、排序、性能优化、动态
TP302.7(计算技术、计算机技术)
2014-04-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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