【摘 要】
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为应对未来智能电网海量数据信息带来的实时计算、分析等难题,文章首先在Hadoop云计算平台基础上搭建MapReduce框架,论证了其良好的数据计算性能,并通过实验发现MapReduce在
【机 构】
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长春工程学院电气与信息工程学院,东北电力大学信息工程学院,吉林省配电自动化工程研究中心
【基金项目】
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吉林省教育厅项目(2014317、2014309);吉林省科技厅科技发展计划项目(20130206049GX);吉林省发改委项目(2013118831);长春市科技局项目(2013266)
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为应对未来智能电网海量数据信息带来的实时计算、分析等难题,文章首先在Hadoop云计算平台基础上搭建MapReduce框架,论证了其良好的数据计算性能,并通过实验发现MapReduce在进一步提高计算效率方面的诸多问题——任务调度不均、数据偏移、异构环境下适应性差等。随后考虑MapReduce原始调度方式的弊端并给出均衡数据映射、评估节点性能的MapReduce架构改进方案,并提出了动态匹配的调度算法(DMSA——Dynamic Matching Scheduling Algorithm),最后通过在仿真平台上的集群实验,减少了系统计算资源的消耗,缩短了运行时间,显著地提高了集群性能,同时增强了数据本地性,证明了该策略提高MapReduce计算效率的可行性。
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