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云环境下数据分布并行应用效率因素分析
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2017-11-30
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云环境下，类似MapReduce的数据分布并行应用被广泛运用。针对此类应用执行效率低、成本高的问题，以Hadoop为例，首先，分析该类应用的执行方式，发现数据量、节点数和任务数是影响其效率的主要因素；其次，探讨以上因素对应用效率的影响；最后，通过实验得出在数据量一定的情况下，增加节点数不会明显提高应用的执行效率，反而极大地增加执行成本；当任务数接近节点数时，应用的执行效率较高、成本较低。该结论为云环境中类似MapReduce的数据分布并行应用的效率优化提供借鉴，并为用户租用云资源提供参考。
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