最小化总惩罚代价的批量mapreduce作业调度

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2、最小化总惩罚代价的批量ＭａｐＲｅｄｕｃｅ作业调度专业名称：软件工捏研究生姓名：王样导师姓名：李小平教授ＡＴＯＴＡＬＰＥＮＡＬＴＹＣＯＳＴＭＩＮＩＭＩＺＡＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＭＡＰＲＥＤＵＣＥＢＡＴＣＨＪＯＢＳＣＨＥＤＵＬＩＮＧＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇｇＢＹＸｉａｎｇＷａｎｇＳｕｅｒｖｉｓｅｄｂ：ｐｙＰｒｏｆ．Ｘｉａ

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4、学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的一致。．除巧保密期内的保密论文外，内容和纸质论文的内容巧，允许论文被査阅和借阅可Ｗ公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权东南大学研巧生院办理。？＇研究生签名；导师签名：、－ｉ六６节、砰爭＾摘要ＭａｐＲｅｄｕｃｅ框架由于其大数据处理的优势逐渐流行起来，并与其它行业逐渐产生关联，近年来也受到很多研究者的关注。批量带

5、有服务质量要求的离线作业被提交给云服务商，可Ｗ通过离线分析技术对某种目标最优的调度来进行优化，帮助管理者对当前的服务请求进行分析决策。ｃ一本文把离线ＭａｐＲｅｄｕｅ作业调度问题建模成个泛化的两阶段混合流水调度问题，在此基础上建立整数规划模型。模型中把任务的数据准备时间考虑成待处理数据的传输时间一，并考虑数据本地化减少传输成本。问题的优化目标是最小化批离线作业的总拖期惩罚代价。本文提出了基于作业序列的初始解生成算法巧巧贪也算法来解决该问题并优化解的质量一Ｒ。般情况下迭代贪必算法在Ｍａｐｅｄｕｃｅ环境下的适用场景较少，但在

6、本文的问题环境中，即集群资源固定，优化目标为最小化总惩初代价的情况下迭代贪也算法有较好的效果。，在实验部分采用方差分析技术进行分析，首先对算法中的相关参数进斤测定并分析上述参数对算法解的质量的駭响。然后把本实验算法与其它相似算法在相同实例上Ｗ。最小化总惩罚代价为目标进行结果比较，对算法的有效性进行验证实验结果表明，本文提出的算法对解决最小化总惩罚代价具有较好的效果。关键词！ＭａｐＲｅｄｕｃｅ；总惩罚代价；迭代贪也算淑启发式方法ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔ＊＊Ｉｒｅｃｅ打ｅａｒｓＲｅｄｕｃｅｆｒａｍｅ

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