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现有的FIFO、Fair、Capacity、LATE及Deadline C ons traint等MapReduce任务调度器的主要区别在于队列与作业选择策略的不同，而任务选择策略基本相同，都是将数据的本地性（data-loc ality）作为选择的主要因素，忽略了对TaskTracker当前温度状态的考虑。实验表明，当TaskTracker处于高温状态时，一方面使CPU利用率变高，导致节点能耗增大，任务处理速度下降，导致任务完成时间增加；另一方面，易发的宕机现象将直接导致任务的失败，推测执行（speculative execution）机制容易使运行时任务被迫中止。继而提出温度感知的节能任务调度策略，将节点CPU温度纳入任务调度的决策信息，以避免少数高温任务执行节点对作业整体进度的影响。实验结果表明，算法能够避免任务分配到高温节点，从而有效地缩短作业完成时间，减小作业执行能耗，提高系统稳定性。
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