高效数据传输和作业调度

hudahua1 2023-08-13 22:09:14

课时名称	课时知识点
高效数据传输和作业调度	讲解如果在app中高效的数据传输来省电省流量。以及作业调度程序的用法，实现只有特定条件满足时才进行作业调度

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caibinbupt的Hadoop源码分析完整版，包括 HDFS 和 MapReduce。 HDFS: 41章 MapReduce: 14章

周转时间（T_i）= 作业完成时间 - 作业提交时间；平均周转时间（T_avg）=（T_1 + T_2 + … + T_n）/ n（n为作业总数）；示例：作业A8:00提交，9:00完成，周转时间=60分钟；作业B8:10提交，8:20完成，周转时间=10分钟；平均周转时间=(60+10)/2=35分钟。带权周转时间（W_i）= 周转时间（T_i）/ 作业执行时间（T_run_i）；平均带权周转时间（W_avg）=（W_1 + W_2 + … + W_n）/ n；

资源调度算法：为了高效利用资源，可以采用资源调度算法，将任务分配给最适合执行的资源。故障容错和备份：通过备份和冗余技术，确保云计算环境中的资源和服务的高可用性和可靠性。弹性资源管理：根据负载情况，实时动态调整云计算资源的分配。以上是一些常见的方法，云计算资源的高效分配和调度还需要根据具体的应用场景和需求来进行定制化的设计和实施。数据中心网络优化：优化数据中心网络拓扑结构和路由算法，提高数据传输效率和吞吐量，减少网络延迟。虚拟化技术：通过虚拟化技术，将物理资源抽象为虚拟资源，实现资源的细粒度管理和高效利用。

车间调度问题是运筹学中的一个经典难题，其目标是在给定的约束条件下，优化资源分配，以最小化总完工时间、最大化设备利用率或其他性能指标。在实际生产中，多作业车间调度问题尤其复杂，涉及多个作业、多台机器以及复杂的工艺路线，其求解难度显著增加。本文将探讨基于线性规划方法的多作业车间调度问题，分析其建模方法、求解算法以及应用局限性，并展望未来的研究方向。传统的车间调度方法，如启发式算法和元启发式算法，在处理大规模问题时往往效率低下，甚至难以找到最优解。

在Hadoop中，作业调度优化是确保集群资源高效利用和任务快速完成的关键。

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