杨浩
- 作品数：6 被引量：21H指数：3
- 供职机构：西南交通大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- Hadoop平台中空闲时间调度器的设计与实现被引量：6
- 2013年
- Hadoop作为开源的云计算平台,被广泛应用于自然语言处理、机器学习、大规模图像处理等领域。随着云计算与各行业广泛而深入的结合,多样化的服务对于时效性要求越来越高。现有的Hadoop调度器多关注于缩短响应时间,而非满足作业的时限要求。为了提高集群处理硬实时作业的性能,设计并实现了一种基于空闲时间的硬实时调度器LSS。在调度过程中,LSS动态估算作业的空闲时间,并据此实时更新作业队列中作业的优先级顺序。实验结果表明LSS能够有效地提高集群处理硬实时作业的成功率。
- 杨浩滕飞李天瑞李曌
- 关键词：云计算调度空闲时间
- 一种Hadoop中基于作业类别和截止时间的调度算法
- Hadoop 是一种开源可靠的分布式计算框架，而MapReduce 是处理超大规模数据集的编程模型。鉴于Hadoop 内置的调度器不能很好地处理类别不同且有截止时间的作业的调度，该算法提出了一种基于作业类别和截止时间的作...
- 李曌滕飞李天瑞杨浩
- 关键词：调度算法MAPREDUCEHADOOP
- 基于MapReduce虚拟集群的能耗优化算法被引量：1
- 2014年
- 随着全球能源危机的出现,许多研究者开始关注数据中心的能耗问题。在满足用户需求的前提下,减少数据中心的活跃节点个数能够有效地降低其能耗。传统的减少活跃节点的方式是虚拟机迁移,但虚拟机迁移会造成极大的系统开销。提出一种基于MapReduce虚拟集群的能耗优化算法——在线时间平衡算法OTBA,能够减少活跃物理节点数,有效降低数据中心的能耗,并且避免了虚拟机的迁移。通过建立云数据中心的能耗模型、用户提交服务的排队模型和评价作业完成质量的作业运行模型,确定了数据中心节能模型的目标函数和变量因子。在线时间平衡算法是基于虚拟云环境和在线MapReduce作业的一种节能调度算法,能够在虚拟机的生命周期和资源利用率之间做出权衡,使数据中心激活的服务器达到最少,能耗降到最低。此外,该结果通过仿真和Hadoop平台上的实验得到了验证。
- 邓聃婷滕飞李天瑞杨浩
- 关键词：能耗优化MAPREDUCE云计算
- 嵌入式Linux实时控制的四轴飞行器进程分析被引量：1
- 2015年
- 从航拍角度来说,普通的四轴飞行器是将存储卡和相机放在其上,人们无法根据四轴飞行器的视频进行调节,导致航拍效果不佳。现在好一些的四轴飞行器增加了图传功能,这样控制模块和图传模块是完全独立的,不但增加了硬件成本,也增加了四轴飞行器的重量和功耗,使得其续航时间缩短。因此,设计一种将这两个功能合在一起的四轴飞行器控制系统很有必要。要解决此问题,就需要带有操作系统的飞行器控制系统,通过改变Linux操作系统进程的优先级和时间片,能够实时响应四轴飞行器控制系统的进程。
- 杨浩杨斌
- 关键词：LINUX操作系统飞行控制系统
- 一种Hadoop中基于作业类别和截止时间的调度算法被引量：5
- 2015年
- Hadoop是一种开源可靠的分布式计算框架,而MapReduce是处理超大规模数据集的编程模型。鉴于Hadoop内置的调度器不能很好地处理类别不同且有截止时间的作业的调度,提出了一种基于作业类别和截止时间的作业调度算法。作业分为CPU密集型和I/O密集型,并根据截止时间设置优先级来实现作业的调度。实验结果表明,该算法在充分利用集群的CPU和磁盘I/O的同时,能满足作业的截止期需求,当同一时间段内截止时间相近时算法达到最优,当某一队列中作业截止时间均比另一种队列短时,算法效率最低。
- 李曌滕飞李天瑞杨浩
- 关键词：调度算法MAPREDUCEHADOOP
- 结合样本局部密度的非平衡数据集成分类算法被引量：10
- 2020年
- 传统的过采样方法是解决非平衡数据分类问题的有效方法之一。基于SMOTE的过采样方法在数据集出现类别重叠(class-overlapping)和小析取项(small-disjuncts)问题时将降低采样的效果,针对该问题提出了一种基于样本局部密度的过采样算法MOLAD。在此基础上,为了解决非平衡数据的分类问题,提出了一种在采样阶段将MOLAD算法和基于Bagging的集成学习结合的算法LADBMOTE。LADBMOTE首先根据MOLAD计算每个少数类样本的K近邻,然后选择所有的K近邻进行采样,生成K个平衡数据集,最后利用基于Bagging的集成学习方法将K个平衡数据集训练得到的分类器集成。在KEEL公开的20个非平衡数据集上,将提出的LADBMOTE算法与当前流行的7个处理非平衡数据的算法对比,实验结果表明LADBMOTE在不同的分类器上的分类性能更好,鲁棒性更强。
- 杨浩陈红梅
- 关键词：非平衡数据过采样
