Optimization of the Hadoop ecosystem b ased on the dynamic trade-off model and SDAPC framework: cross-layer storage and computation synergy and trustworthy scheduling strategies

To address the core bottlenecks of high latency and low utilization in Hadoop ecosystem resource scheduling for the Zettabyte (ZB) era, this study proposes a cross-layer collaborative optimization method driven by a dynamic trade-off model. A SDAPC collaborative optimization framework integrating qu...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ

Հիմնական հեղինակներ:	Ming Long, Hu Jianlong, Zhang Xinyi, Wang Yuxiang
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	Chinês
Հրապարակվել է:	China InfoCom Media Group 2026-01-01
Շարք:	大数据
Խորագրեր:	Hadoop Ecosystem Ising Machine D-Wave Quantum Annealing Machine resource scheduling deep reinforcement learning
Առցանց հասանելիություն:	http://www.j-bigdataresearch.com.cn/zh/article/doi/10.11959/j.issn.2096-0271.2026004/
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!