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Heuristics for periodical batch job scheduling in a MapReduce computing framework

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Heuristics for periodical batch job scheduling in a MapReduce computing framework

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Xiaoping Li; Tianze Jiang; Ruiz García, R. (2016). Heuristics for periodical batch job scheduling in a MapReduce computing framework. Information Sciences. 326:119-133. doi:10.1016/j.ins.2015.07.040.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/78868

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Metadatos del ítem

Título: Heuristics for periodical batch job scheduling in a MapReduce computing framework
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Facultad de Administración y Dirección de Empresas - Facultat d'Administració i Direcció d'Empreses
Fecha difusión:
Resumen:
Task scheduling has a significant impact on the performance of the MapReduce computing framework. In this paper, a scheduling problem of periodical batch jobs with makespan minimization is considered. The problem is ...[+]
Palabras clave: MapReduce , Periodical job , Schedule-dependent setup times , Heuristics , Makespan
Derechos de uso: Embargado
Fuente:
Information Sciences. (issn: 0020-0255 )
DOI: 10.1016/j.ins.2015.07.040
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2015.07.040
Patrocinador:
National Natural Science Foundation of China (No. 61272377)
Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (No. 20120092110027)
Spanish Ministry of Economy and Competitiveness, under the project “RESULT – Realistic Extended Scheduling Using Light Techniques” (No. DPI2012-36243-C02-01) partially financed with FEDER funds
Tipo: Artículo

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