技術(shù)編號(hào)：11949763
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒(méi)有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及分布式計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種Hadoop平臺(tái)下基于預(yù)釋放資源列表的任務(wù)調(diào)度算法。背景技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)催生了大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了炙手可熱的研究焦點(diǎn)。由于海量的數(shù)據(jù)使得單個(gè)的計(jì)算機(jī)已經(jīng)無(wú)法滿足存儲(chǔ)及計(jì)算的要求，各種大數(shù)據(jù)的計(jì)算模式及其對(duì)應(yīng)的分布式計(jì)算系統(tǒng)開(kāi)始不斷涌現(xiàn)。MapReduce無(wú)疑是其中最為經(jīng)典的大數(shù)據(jù)計(jì)算模式，ApacheHadoop作為MapReduce的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，得到了廣泛的使用。任務(wù)調(diào)度與資源分配一直以來(lái)都是大規(guī)模分布式集群研究的關(guān)鍵技術(shù)，這對(duì)提高大...
注意：該技術(shù)已申請(qǐng)專利，請(qǐng)尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出，在未取得專利權(quán)人授權(quán)前，僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，不適合論文引用。
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