【摘 要】
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通过将虚拟化技术引入到传统的数据中心来实现计算资源的按需分配,云计算服务正获得日益广泛的应用,例如亚马逊所提供的弹性云计算服务EC2。另一方面,Hadoop作为MapReduce这
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院先进计算与数字工程研究所; 长春理工大学电子信息工程学院; 中国科学技术大学软件学院; 南京大学软件学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“无线移动网络环境中基于数据访问分布的合作缓存研究”(61202416);国家科技重大专项“传感器网络关键技术研究(传输与组网)”(2009ZX03006-001);广东省重大科技专项“中高速传感器网络关键技术”(2009A080207002)
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通过将虚拟化技术引入到传统的数据中心来实现计算资源的按需分配,云计算服务正获得日益广泛的应用,例如亚马逊所提供的弹性云计算服务EC2。另一方面,Hadoop作为MapReduce这一大规模数据的分布式并行计算模型的开源实现,在学术界和工业界都获得了越来越多的研究和应用。当前的一个研究热点问题就是如何将云平台这一异构化的底层基础设施,与Hadoop的上层计算模型有效结合起来,利用云平台所提供的弹性资源来充分发挥Hadoop高扩展性、高容错性、低硬件配置的优点。在这篇论文中,我们在异构云平台环境下进行了一系列的Hadoop性能测试和分析,并指出在这一环境下,由于虚拟机的高IO开销,导致Hadoop的性能相比传统的纯粹物理节点集群急剧降低。我们的工作可以作为研究云计算异构环境下如何提高Hadoop性能的一个重要基础。
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