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現(xiàn)有的FIFO、Fair、Capacity、LATE及Deadline C ons traint等MapReduce任務(wù)調(diào)度器的主要區(qū)別在于隊(duì)列與作業(yè)選擇策略的不同，而任務(wù)選擇策略基本相同，都是將數(shù)據(jù)的本地性（data-loc ality）作為選擇的主要因素，忽略了對(duì)TaskTracker當(dāng)前溫度狀態(tài)的考慮。實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)TaskTracker處于高溫狀態(tài)時(shí)，一方面使CPU利用率變高，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)能耗增大，任務(wù)處理速度下降，導(dǎo)致任務(wù)完成時(shí)間增加；另一方面，易發(fā)的宕機(jī)現(xiàn)象將直接導(dǎo)致任務(wù)的失敗，推測(cè)執(zhí)行（speculative execution）機(jī)制容易使運(yùn)行時(shí)任務(wù)被迫中止。繼而提出溫度感知的節(jié)能任務(wù)調(diào)度策略，將節(jié)點(diǎn)CPU溫度納入任務(wù)調(diào)度的決策信息，以避免少數(shù)高溫任務(wù)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)對(duì)作業(yè)整體進(jìn)度的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法能夠避免任務(wù)分配到高溫節(jié)點(diǎn)，從而有效地縮短作業(yè)完成時(shí)間，減小作業(yè)執(zhí)行能耗，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。
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