Resumen

Basado en el concepto clásico de MapReduce, proponemos un modelo de programación de planificación de MapReduce extendido. En el problema de planificación de MapReduce extendido, asumimos que cada trabajo contiene una (la cual puede dividirse en múltiples operaciones no paralelas) y una (cada una consiste en solo una operación). A diferencia del problema clásico de planificación de MapReduce, también asumimos que todas las operaciones no pueden ser procesadas en paralelo, y la configuración de las máquinas son máquinas no relacionadas. Para resolver el problema de planificación de MapReduce extendido, establecemos un modelo de programación entera mixta con el tiempo de ejecución mínimo como función objetivo. Luego proponemos un algoritmo genético, un algoritmo de recocido simulado y un algoritmo - para resolver este problema. Experimentos numéricos muestran que el algoritmo - tiene un mejor rendimiento en la resolución de este problema.

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Clásico; MapReduce; Modelo de programación; Operaciones; Máquinas; Algoritmo genético
• Keywords:Classical; MapReduce; Scheduling model; Operations; Machines; Genetic algorithm