云计算下MapReduce多组容错机制架构的分析与研究

提出了MapReduce多组容错机制,在传统的Hadoop MapReduce架构上进行改进,即在同机柜中的TaskTracker节点之间增加了多组关系,这样可以缩短发现失效节点的时间,同时减轻JobTracker节点的负荷,减低了带宽使用率,减少网络拥塞.通过实验证明,MapReduce多组容错机制提高了MapReduce的工作效率.     

基于负载均衡的MapReduce后备任务上限自适应算法

已有算法采用固定后备任务上限,不能动态适应负载水平变化。针对该问题,提出了基于负载均衡的MapReduce后备任务上限自适应算法。通过计算空闲节点强度和网络带宽分析系统负载水平,不断调整后备任务上限,精确控制后备任务数量,避免因过多空闲节点空载导致资源浪费或过度执行后备任务导致网络拥塞。实验表明,该算法能有效感知系统负载水平,对后备任务数量作出合理调整,并且比原算法在负载均衡和作业响应时间上有明显的提升。     

翻转课堂教学在《Linux操作系统》课程中的应用

该文分析传统教学模式下Linux操作系统教学存在学生思考问题和动手能力不同步现象,以配置与管理磁盘中的磁盘配额为例提出翻转课堂教学实例,采用准实验和调查问卷两种方案对传统教学和翻转教学比较研究,实现数据显示总体上翻转教学模式更优于传统教学模式。