【摘 要】
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MapReduce是一种大规模数据处理的分布式编程模型，基于MapReduce实现的数据密集型应用，能够自动完成任务的分发和并行处理。本文验证了该模型的可扩展性，并针对现有部署方法
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院服务计算技术与系统教育部重点实验室&集群与网格计算湖北省重点实验室，武汉430074
【出 处】
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2010年全国理论计算机科学学术年会
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MapReduce是一种大规模数据处理的分布式编程模型，基于MapReduce实现的数据密集型应用，能够自动完成任务的分发和并行处理。本文验证了该模型的可扩展性，并针对现有部署方法存在的效率问题，提出针对数据密集型应用的资源需求特性，采用基于参数优化的方法，以缩短MapReduce任务的执行时间。实验表明，调整参数后的优化方案具有更好的执行效率。
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