2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、在大數(shù)據(jù)技術(shù)向各行各業(yè)普及的背景下,以MapReduce為代表,相關(guān)系統(tǒng)、平臺被廣泛、規(guī)?;渴?,然而在實(shí)際應(yīng)用場景中部署的此類系統(tǒng)由于其應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜性,以及系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)上的緊迫需求與專業(yè)性,要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)良好運(yùn)轉(zhuǎn),往往依賴于運(yùn)維人員的長期經(jīng)驗(yàn)積累。僅僅采用通用化方案部署系統(tǒng)使其運(yùn)轉(zhuǎn),經(jīng)常造成嚴(yán)重性能問題,因?yàn)橐话阌脩艋蛘卟恢老到y(tǒng)中有哪些參數(shù)與目標(biāo)應(yīng)用有關(guān);或者不清楚應(yīng)該如何合理設(shè)置這些參數(shù);又或者參數(shù)之間存在各種潛在關(guān)系,需要加以分析

2、進(jìn)行復(fù)雜權(quán)衡折衷。作為大數(shù)據(jù)分析平臺的代表,MapReduce擁有巨大的參數(shù)空間,其中有70多個參數(shù)影響作業(yè)性能,直接造成MapReduce作業(yè)參數(shù)的調(diào)整艱巨而費(fèi)時。此外,Hadoop應(yīng)用類型繁多,若未充分分析應(yīng)用特性,要決定合適的參數(shù)也是非常困難的。現(xiàn)有調(diào)整方法需要人工介入,緩慢且效率低下,更難以應(yīng)對大量參數(shù)、系統(tǒng)規(guī)模與應(yīng)用數(shù)據(jù)的增長速度。
  本設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一個基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的Hadoop作業(yè)參數(shù)調(diào)優(yōu)方法并在本文搭建的系統(tǒng)H

3、MAT(Hadoop Parameters Auto-Tuning System Based On Machine Learning)中得到有效驗(yàn)證,針對Hadoop的豐富配置參數(shù),給定集群硬件,利用一種新穎的兩階段機(jī)器學(xué)習(xí)來為新提交的任務(wù)進(jìn)行參數(shù)自動調(diào)優(yōu)。其技術(shù)核心是一個基于支持向量機(jī)的性能模型,該模型用于匹配Hadoop作業(yè)的輸入數(shù)據(jù)規(guī)模和參數(shù)配置。為實(shí)現(xiàn)匹配,需綜合分析歷史作業(yè)資源使用特征與配置情況,然后進(jìn)行相應(yīng)決策。首先本文通過

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