计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2014年
5期
177-181,182
,共6页
云%Hadoop%算法%朴素贝叶斯
雲%Hadoop%算法%樸素貝葉斯
운%Hadoop%산법%박소패협사
cloud%Hadoop%algorithm%naive Bayes
云计算的研究和应用将有一片广阔的前景,详细研究和分析了 Hadoop平台架构和核心原理,研究了 Hadoop现有的典型作业调度算法,并针对算法存在需要预先配置的问题,提出了基于朴素贝叶斯分类的作业调度算法,通过仿真实验,可以看出改进的算法具备了良好的学习能力,性能良好,可以减轻管理员的负担,提高管理效率,减少人工错误的可能性。
雲計算的研究和應用將有一片廣闊的前景,詳細研究和分析瞭 Hadoop平檯架構和覈心原理,研究瞭 Hadoop現有的典型作業調度算法,併針對算法存在需要預先配置的問題,提齣瞭基于樸素貝葉斯分類的作業調度算法,通過倣真實驗,可以看齣改進的算法具備瞭良好的學習能力,性能良好,可以減輕管理員的負擔,提高管理效率,減少人工錯誤的可能性。
운계산적연구화응용장유일편엄활적전경,상세연구화분석료 Hadoop평태가구화핵심원리,연구료 Hadoop현유적전형작업조도산법,병침대산법존재수요예선배치적문제,제출료기우박소패협사분류적작업조도산법,통과방진실험,가이간출개진적산법구비료량호적학습능력,성능량호,가이감경관리원적부담,제고관리효솔,감소인공착오적가능성。
Faced with the broad prospect in research & application of cloud computing, the paper has studied and analyzed architecture and core principle of Hadoop platform, and its existing typical job scheduling algorithm. Furthermore, to resolve the pre-configuration issue of the algorithm, improved algorithm is proposed based on Naive-Bayes classification. According to the simulation test result, the improved algorithm is proven to be with satisfied performance, easy to learn. It may reduce administrator's workload, improve management efficiency, and reduce human error.