严林
- 作品数：2 被引量：191H指数：1
- 供职机构：北京科技大学计算机与通信工程学院计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- MapReduce并行编程模型研究综述被引量：190
- 2011年
- MapReduce并行编程模型通过定义良好的接口和运行时支持库,能够自动并行执行大规模计算任务,隐藏底层实现细节,降低并行编程的难度.本文对MapReduce的国内外相关研究现状进行了综述,阐述和分析了当前国内外与MapReduce相关的典型研究成果的特点和不足,重点对MapReduce涉及的关键技术(包括:模型改进、模型针对不同平台的实现、任务调度、负载均衡和容错)的研究现状进行了深入的分析.本文最后还对MapReduce未来的发展趋势进行了展望.
- 李建江崔健王聃严林黄义双
- 关键词：MAPREDUCE并行编程模型海量数据处理
- 一种基于动态规划的并行构件资源选择算法被引量：1
- 2011年
- 当前,多种硬件体系结构并存,传统的并行构件资源管理却不能充分利用并行构件的属性以适应底层硬件的多样性,可扩展性比较差.在研究基于CCA规范的并行构件执行集成平台的基础上,本文提出了一种层次化并行构件资源管理模型,并提出了一种基于动态规划的并行构件资源选择算法.实验结果表明,相对于通常使用的CPU频率优先、CPU Cache值优先与通信优先策略,本文提出的基于动态规划的并行构件资源选择算法不仅能够更加精确地选择计算节点资源,而且具有良好的可扩展性.
- 李建江崔健严林李福林
- 关键词：资源管理动态规划
