异构集群相关论文
大数据是网络信息时代的客观存在,其产生的意义在于对数据进行专业存储和处理,并从中挖掘和提取所需要的知识和信息。Hadoop作为数......
量子计算是一种新的计算模拟,是量子理论与计算科学相交叉的学科,是当下计算技术最新的发展趋势。由于其利用叠加性、纠缠性和可逆......
Spark大数据处理框架广泛应用于大数据领域,默认采用基于同构集群的调度策略,考虑数据中心的异构服务器集群更符合实际应用。数据......
在大规模分布式智能视频监控中,终端摄像头连续不断地向远程服务器发送所采集的视频数据,不仅需要较大的网络带宽和存储空间,而且......
云计算是一种新兴的并行计算技术,在学术界和商业界都取得了巨大的发展,已有大量的云计算系统被投入使用。现有的Hadoop平台在异构......
随着高性能计算产业的蓬勃发展，越来越多的研究机构和商业公司向这一领域投入大量的人力和物力资源。而集群作为高性能计算的一种重......
学位
因为MapReduce对于处理大规模数据有着很好的可扩展性，所以MapRe-duce成为了云计算中非常流行的一个编程模型。但是，MapReduce在异构......
云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展,使并行技术走进了人们的生活。云计算、个人高性能计算机(PHPC)等技术的深入发展,......
电子商务、金融以及社交网络等领域的迅猛发展,带来了数据规模前所未有的快速增长。大规模数据的存储和处理成为互联网行业的研究......
随着并行计算技术的发展，以众核加速器作为协处理器的异构集群逐渐成为并行计算机的发展方向，在其基础上混合并行计算模型成为主要并......
云计算在网页搜索、数据挖掘等大规模数据处理方面正变得越来越重要,Hadoop作为一个开源的云计算平台也得到了广泛的应用。作业调......
随着信息科学技术的快速发展,互联网与社会各个方面的结合越来越紧密。互联网所产生的信息数据也以指数级的速度飞速增长。面对海......
集群系统由于其良好的扩展性和可用性,逐渐成为当前并行计算的主要平台。随着实时应用范围的扩大,对计算机处理能力的要求不断提高......
随着基于Hadoop平台的大数据技术不断发展和实践的深入,Hadoop YARN(Yet Anouther Resource Negotiator)资源调度策略在异构集群中......
随着计算机应用的不断发展,实时系统的应用越来越广泛,并行计算也成为主流,同时,并行任务分配与调度算法成为并行计算系统的核心,......
云计算是以互联网为基础的新一代技术的总称,是并行计算、分布式计算和网格计算的综合发展。云计算技术将计算资源以服务的形式提......
Hadoop中数据及其副本如何更好的存放和管理是HDFS中亟待解决的问题。在实际中,Hadoop同构下默认的数据放置策略对异构环境下的设......
在云计算快速发展的背景下,大数据技术与云平台的结合也日趋紧密。大多云服务系统的资源都具有动态性、异构性、不确定性,这些特性......
Spark是一个基于内存计算的可扩展分布式计算框架。Spark将作业分解为较小的任务,并将任务调度至集群中各个节点上并行运算以提升......
学位
近年来,深度学习被广泛应用于图像处理、自然语言处理等各种领域,其成功源于大数据、算法模型和计算能力的共同发展。为了提高深度......
传统CPU多核处理器和CPU集群有时无法满足应用程序对大规模和超大规模计算的需求,图形处理器GPU正在以其特有的高性能浮点计算、并......
Mapreduce计算框架在Hadoop平台上现有的资源管理模式存在着诸多问题,在hadoop平台被各行业广泛应用和不断改进的过程中这些问题逐......
随着大数据时代的到来,越来越多的人意识到数据的重要性,随之涌现出许多围绕数据进行分析和处理再应用的企业和研究机构,传统的数......
摘 要：异构集群具有强大的兼容性以及高可靠性，在为高校信息化系统设计定制化的异构集群系统架构的基础上进行高校信息化系统的集约......
当前Hadoop的实现主要针对同构集群,假设任务处理的数据基本是本地的.然而,实际应用中集群多为异构.这暴露出现有的数据分配策略对......
大部分存储集群构建时可能包含有遗留设备及新购置设备,这些设备在存储性能方面存在较大差异.采用HDFS默认的机架感知存储策略时,......
首先根据排队论理论给出了一个理想的负载均衡模型.针对该模型的系统开销问题,提出了一种基于节点分组的异构集群负载均衡算法.实......
