【摘 要】
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近年来,无论是基于电子商务的日志记录文件,还是基于高性能科学计算的应用程序,都在不断产生大量的数据,通常称之为“大数据”,同时随着物联网设备的普遍使用,相似规模的大数
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近年来,无论是基于电子商务的日志记录文件,还是基于高性能科学计算的应用程序,都在不断产生大量的数据,通常称之为“大数据”,同时随着物联网设备的普遍使用,相似规模的大数据也逐渐增加。处理和分析这些数据成为一项日常任务,一般来说采用并行分布式算法或者在云环境中运行程序可以有效解决数据量大的问题,不过随着数据规模的不断上升,计算任务数量的不断激增,传统的分布式计算集群不得不增并更多的物理节点以扩大计算能力,与此同时则会带来分布式计算生态环境的一个性能瓶颈,即异构环境下的传统的任务调度策略会使得整个系统的作业完成时间增加。如何有效的调度计算任务至合适的节点上,减少作业的完成时间,提高系统性能的问题仍亟待解决。本文通过抽象出分布式计算框架下任务运行的主要方式以建立数学模型,从一般性的角度考虑当多个用户或应用程序提交至集群中时,如何使总运行时间最少这一问题,提出了基于聚类模型的启发式任务调度算法。本文主要研究了以下内容:(1)针对分布式系统中的任务调度问题进行简单讨论,介绍了几种常见的分布式计算任务调度算法,简要概括了这些调度算法的原理,分析默认调度算法以及现阶段已存在的调度算法存在的不足,找出影响分布式系统作业完成时间这一指标的关键因素。(2)针对分布式计算任务调度问题进行数学建模,证明其问题复杂性为一个NPC问题,分析该问题的关键部分并考虑相应的解决方法,设计了基于聚类的调度策略指导模型。(3)在程序和仿真平台中对提出的聚类算法和基于聚类模型的调度算法进行实验验证,介绍了相应的实验设计,实验参数设置及基于完成时间这一性能指标的性能评估。说明了基于聚类的任务调度模型可以在异构环境中有效解决分布式任务调度问题,提高系统在任务完成时间方面的性能。
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