【摘 要】
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MapReduce已经发展成为大数据领域标准的并行计算模型.理想情况下,一个MapReduce系统应该使参与计算的所有节点高度负载均衡,并且最小化空间使用率、CPU和I/O的使用时长以及
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MapReduce已经发展成为大数据领域标准的并行计算模型.理想情况下,一个MapReduce系统应该使参与计算的所有节点高度负载均衡,并且最小化空间使用率、CPU和I/O的使用时长以及网络传输开销.传统的算法往往只针对上述指标中的一种进行优化.在保持算法良好并行性基础上,对多个指标同时进行优化,提出了MapReduce 优化算法的设计规范.针对数据处理领域最重要的排序算法进行理论分析,给出了多指标约束下的最后算法,并证明了该优化算法满足MapReduce优化算法规范.最后通过实验验证了优化的排序算法的有
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