【摘 要】
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大数据流式计算平台ApacheStorm默认采用轮询的方式进行任务调度，未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式，在负载均衡和通信开销方面存在较大的优
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学软件学院,新疆大学电气工程学科博士后科研流动站
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61462079,61562086);新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2017D01A20);新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2016S106);新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJGRI2016028)~~
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大数据流式计算平台ApacheStorm默认采用轮询的方式进行任务调度，未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式，在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题，提出一种Storm环境下基于权重的任务调度算法（TSAW-Storm）。该算法首先根据各任务的CPU资源占用情况以及任务间的数据流大小，分别确定拓扑的点权和边权；并利用最大化边权增益的思想，逐步构建起各工作节点中承载的任务集合，在保证集群负载均衡的同时，尽可能将边权较大的节点间数据流转化为节点内数据流，从而降低网
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