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논문 기본 정보

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저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.16 No.4
발행연도
2018.12
수록면
264 - 270 (7page)

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In our research study, we aim at optimizing multiple load in cloud, effective resource allocation and lesser response time for the job assigned. Using Hadoop on datacenter is the best and most efficient analytical service for any corporates. To provide effective and reliable performance analytical computing interface to the client, various cloud service providers host Hadoop clusters. The previous works done by many scholars were aimed at execution of workflows on Hadoop platform which also minimizes the cost of virtual machines and other computing resources. Earlier stochastic hill climbing technique was applied for single parameter and now we are working to optimize multiple parameters in the cloud data centers with proposed heuristic hill climbing. As many users try to priorities their job simultaneously in the cluster, resource optimized workflow scheduling technique should be very reliable to complete the task assigned before the deadlines and also to optimize the usage of the resources in cloud.
#Cloud #Data Centers #Hadoop #Heuristic hill climbing #Workflow scheduling

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. RESULTS
IV. DISCUSSION
V. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - M. Islam / 2012 / Oozie: towards a scalable workflow management system for Hadoop / Proceedings of the 1st ACM SIGMOD Workshop on Scalable Workflow Execution Engines and Technologies google schola [인터넷자원] - C. Wensel / / Cascading: defining and executing complex and fault tolerant data processing workflows on a Hadoop cluster google schola [학술대회논문] - C. Olston / 2011 / Nova: continuous Pig/Hadoop workflows / Proceedings of the 2011 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data : 1081 ~ 1090 google schola [학술대회논문] - F. Dong / 2007 / PFAS: a resource-performance-fluctuation-aware workflow scheduling algorithm for grid computing / Proceedings of IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium : 1 ~ 9 google schola [학술대회논문] - J. Wang / 2009 / Kepler+Hadoop: a general architecture facilitating data-intensive applications in scientific workflow systems / Proceedings of the 4th Workshop on Workflows in Support of Large-Scale Science google schola

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