【摘 要】
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并行计算框架Spark缺乏有效缓存选择机制,不能自动识别并缓存高重用度数据;缓存替换算法采用LRU,度量方法不够细致,影响任务的执行效率.本文提出一种Spark框架自适应缓存管理
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐职业大学信息工程学院
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并行计算框架Spark缺乏有效缓存选择机制,不能自动识别并缓存高重用度数据;缓存替换算法采用LRU,度量方法不够细致,影响任务的执行效率.本文提出一种Spark框架自适应缓存管理策略（Self-Adaptive Cache Management,SACM）,包括缓存自动选择算法（Selection）、并行缓存清理算法（Parallel Cache Cleanup,PCC）和权重缓存替换算法（Lowest Weight Replacement,LWR）.其中,缓存自动选择算法通过分析任务的DAG（Direc
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