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刘雪冰

作品数:3 被引量:28H指数:2
供职机构:东北大学软件学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇MAPRED...
  • 2篇聚集查询
  • 2篇海量
  • 2篇海量数据
  • 2篇查询
  • 1篇映射
  • 1篇云计算
  • 1篇能效
  • 1篇查询算法
  • 1篇I/O

机构

  • 3篇东北大学

作者

  • 3篇刘雪冰
  • 3篇宋杰
  • 2篇陈勇旭
  • 1篇于戈
  • 1篇朱志良
  • 1篇李甜甜
  • 1篇赵大哲

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机学报
  • 1篇第30届中国...

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种能效优化的MapReduce资源比模型被引量:21
2015年
随着云计算的快速发展,IT资源规模的不断扩大导致能耗问题日益凸显.为降低MapReduce编程模型带来的高能耗,文中研究Map/Reduce任务的资源消费特征及该特征与能效的关系,旨在寻找一种能够指导资源分配和任务调度的资源模型,进而实现能效优化.文中提出任务的能效与任务被分配的资源量无关,而与其被分配的各种资源的资源量比例相关,且存在一个"最佳资源比"使得能效达到最高.基于此,文中首先提出了普适的资源和能效模型,从模型层面证明最佳资源比和能效之间的关系,量化空闲资源量和空闲能耗;随后分析MapReduce编程模型,将普适资源比模型变换到MapReduce下.通过抽象的数据的"生产者-消费者"模式,求解Map/Reduce任务的最佳资源比;最后,通过实验从任务能效和空闲能耗两个角度证明了最佳资源比的存在,并根据实验结果,对MapReduce执行过程进行划分,给出了部分Map/Reduce任务的最佳资源比.最佳资源比的提出和求解将有利于基于该最佳资源比的任务调度和资源分配算法的研究,进而实现Map/Reduce任务能效的提高.
宋杰刘雪冰朱志良李甜甜赵大哲于戈
关键词:云计算能效MAPREDUCE
基于MapReduce的连接聚集查询算法研究被引量:7
2013年
数据的指数级增长给数据管理和分析带来了严峻的挑战.连接聚集查询是数据分析中一种常用运算,而MapReduce是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型,研究基于MapReduce的连接聚集查询算法有着学术意义和应用价值.首先在归纳和扩展现有连接算法的基础上总结出4种基于MapReduce的连接聚集查询算法;接着根据应用场景的不同又提出另外两种实现算法;同时提出I/O代价是决定基于MapReduce的连接聚集查询算法性能的主要因素;最后通过大量实验分析这6种算法在不同查询应用下的优劣,总结了它们各自的适用场景,并分析了各个算法的性能与数据特征之间的关系.
陈勇旭陈梦杰刘雪冰宋杰
关键词:海量数据MAPREDUCE
基于MapReduce的连接聚集查询算法研究
的指数级增长给数据管理和分析带来了严峻的挑战.连接聚集查询是数据分析中一种常用运算,而MapReduce是一种用于大规模数据集并行处理的编程模型,研究基于MapReduce的连接聚集查询算法有着学术意义和应用价值.首先在...
陈勇旭陈梦杰刘雪冰宋杰
关键词:海量数据
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