【摘 要】
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云计算已成为大数据分析作业的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战.当前研究主要考虑大数据分析框架(如Hadoop,Spark等)的多样性,采用机器学习方法进
【机 构】
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中国科学院软件研究所软件工程技术中心,天基综合信息系统重点实验室（中国科学院软件研究所）,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1400804),北京市自然科学基金(4182070),蚂蚁金服科研基金(XZ502017000730),中国科学院青年创新促进会人才专项(2018144)
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云计算已成为大数据分析作业的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战.当前研究主要考虑大数据分析框架(如Hadoop,Spark等)的多样性,采用机器学习方法进行资源供给,但样本少容易陷入局部最优解.提出了大数据环境下基于负载分类的启发式云资源供给方法RP-CH,基于云资源共享特点,获取其他大数据分析作业的运行时监测和云资源配置信息,建立负载分类与优化云资源配置的启发式规则,并将该规则作用到贝叶斯优化算法的收益函数.基于HiBench,SparkBench测试基准的结果显示:RP-CH相对
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