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Hypergraph+: An Improved Hypergraph-Based Task-Scheduling Algorithm for Massive Spatial Data Processing on Master-Slave Platforms
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AI
DOI：10.3390/ijgi5080141.png)
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摘要
En 中文
空间数据处理通常需要大规模数据集，而这些应用程序的任务/数据调度效率会影响整体处理性能。在现有的调度策略中，基于超图的算法能够全局性地捕捉数据共享模式，并显著减少总通信量。然而，由于异构处理平台的存在，仅进行单次超图划分以供后续调度可能并非最优方案。此外，这些调度算法忽略了任务执行与数据传输之间的重叠，而这可能进一步缩短执行时间。为解决这些问题，针对大规模空间数据处理，提出了一种扩展的基于超图的任务调度算法，命名为Hypergraph+。Hypergraph+在当前超图调度算法的基础上进行了两项改进：（1）它考虑了平台异构性，提供了评估划分质量的度量函数，以推导出最佳任务/文件调度方案；（2）它能够最大化通信与计算之间的重叠。使用GridSim工具包在异构主从平台上对IDW空间插值应用中的Hypergraph+进行了评估。实验结果表明，所提出的Hypergraph+算法比原始超图调度算法平均减少了43%的完工时间，同时仍保持了较高的调度效率。
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