多阶段划分的MapReduce模型
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针对已有的MapReduce模型阶段划分粒度不合理导致模型精度和复杂度存在的问题，提出了阶段划分粒度为5的多阶段MapReduce模型（MR-Model）。首先综述了MapReduce模型的研究现状；然后将MapReduce划分为Read、Map、Shuffle、Reduce、Write共5个阶段，并对每个阶段的具体运行时间进行研究；最后通过实验对模型的预测性能进行验证。实验结果表明，提出的MR-Model可用来描述MapReduce实际任务的执行过程，与另外两种不同划分粒度的模型P-Model和H-Model相比，MR-Model模型的运行时间预测精度可以提高10%- 30%，在Reduce阶段的运行时间预测精度可以提高2-3倍，综合性能较好。
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