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針對“落伍者”的選擇問題，提出利用故障診斷領(lǐng)域內(nèi)通常使用的異常檢測模型來選擇“落伍者”的方法。首先，利用異常檢測算法來發(fā)現(xiàn)集群中的“慢節(jié)點(diǎn)”；然后改進(jìn)MapReduce任務(wù)分配算法和推測執(zhí)行算法，不再給“慢節(jié)點(diǎn)”分配任務(wù)并將“慢節(jié)點(diǎn)”中的任務(wù)分配至有空閑任務(wù)槽的正常節(jié)點(diǎn)中。在改進(jìn)的推測執(zhí)行算法中，因相同網(wǎng)段內(nèi)的節(jié)點(diǎn)通常物理鄰近，可提高數(shù)據(jù)傳輸速度，首次將“慢節(jié)點(diǎn)”中的任務(wù)分配至同網(wǎng)段的正常節(jié)點(diǎn)中，以便數(shù)據(jù)傳輸。實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明，使用異常檢測算法后可迅速檢測出異常節(jié)點(diǎn)，且與Hadoop-LATE算法相比，處理相同任務(wù)量可縮短集群17%的任務(wù)處理時間，說明所提算法在集群整體性能優(yōu)化中表現(xiàn)優(yōu)異。
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