郭良英[1]2008年在《思维导图及可视化字典辅助大学英语词汇教学研究》文中进行了进一步梳理词汇是一门语言的基石,因此词汇教学是语言教学中的一个重要环节。本文探讨了以思维导图和Visual Thesaurus为技术辅助的一种全新的大学英语词汇教学方法,使英语词汇直观化、逻辑化,促进学生更好地理解、记忆和运用词汇。本研究采用定量与定性相结合的研究方法,对传统的通过阅读附带词汇习得和通过思维导图和Visual Thesaurus辅助的词汇联想习得的学习效果进行了对比研究。作者根据以下两个主要原因提出了两种假设:首先,词汇是以单词网络形式储存在人类大脑中,在词汇学习过程中,对词汇思维导图的建构有助于有意识地激活大脑中词汇的各种语义关系,使之相互联系并形成网络,极大地促进了受试者对词汇的深层加工。其次,单词在语篇中是通过各种衔接手段联系在一起,词汇和语篇遥相呼应。通过建构单词在语篇中的思维导图,使单词在语篇中的各种关系更为突出,同时使得语篇结构更为清晰,这无疑促进了受试者语言学能的提高.通过对实验结果的分析,该研究能证明文中所提出的两种假设成立:首先,通过思维导图和Visual Thesaurus辅助的词汇联想习得和通过阅读附带习得词汇两种词汇学习方法都对增加学生的词汇量起作用,但比较而言前者的效果更为显着。其次,通过思维导图和Visual Thesaurus辅助的词汇联想习得和通过阅读附带习得词汇都能够帮助受试者有效提高语言学能,但通过建构语篇中单词关系的思维导图去进一步理解语篇内容的词汇学习方法对受试者语言学能的提高更佳。总之,研究表明,在词汇教学中采用思维导图及Visual Thesaurus对中国的大学英语词汇教学具有积极作用,这是行之有效的。
张滨[2]2017年在《基于MapReduce大数据并行处理的若干关键技术研究》文中提出关系数据库技术在传统数据科学领域的研究已经比较完善,但是由于当前CPU计算能力与磁盘读写技术发展的不平衡,使I/O成为了传统数据库性能提升的瓶颈。此外,传统数据库也无法胜任非结构化数据类型的数据分析处理任务。随着大数据研究的日益深入,出现了各种新的数据查询处理方法。关系数据库和非关系型数据库技术相融合研究是数据科学、数据工程领域的研究热点,国内外研究学者进行了一些探索,仍然有很多关键问题有待解决。如何实现利用MapReduce分布式并行计算方法解决大数据查询处理,以及针对查询处理系统提出有效的查询优化策略是目前学术界普遍关注的问题。本文正是从利用MapReduce分布式并行计算的思想和方法入手,设计了新的面向大数据的查询分析处理方法,本文的研究工作概括为以下几个方面:一、在传统关系数据库查询代价估计模型基础上,设计了基于MapReduce的大数据并行处理的代价估计模型,并且针对不同的优化策略,分别设计了Hash连接环境,查询物化策略环境以及频繁查询环境下的代价估计优化模型。二、讨论了并行处理系统的查询优化控制问题。提出基于列存储的大数据分析系统物化策略。首先,通过引入MapReduce物化代价估计模型,深入分析影响物化效率的各个因素。在此基础上设计了MapReduce分布式环境下的面向物化策略的存储系统文件格式:MMF,在数据加载过程中采用协同定位策略实现对物化数据的存储优化;其次,分别针对不同的物化时机,构建了mapreduce早期物化策略,mapreduce延迟物化策略和mapreduce混合物化策略;然后,利用自适应物化调整策略对其做了进一步优化。叁、针对传统关系型数据库在对大数据访问操作时,系统性能严重下降,计算效率提升有限以及可扩展性差等问题,引入mapreduce并行计算模型,设计了大数据上基于列存储的mapreduce并行连接算法。首先,设计了面向大数据的分布式计算模型,其次,使用了分片聚集和子连接启发式优化方法实现大数据在mapreduce分布式环境下并行连接算法。四、设计了大数据上基于列存储的支持负载数据偏斜动态探测的mapreduce分布式hash连接算法。首先,建立了面向大数据的分布式计算模型,在此基础上设计了mapreduce环境下的哈希分布式存储系统;其次,在数据加载过程中采用协同定位策略实现对数据分布的优化,减少数据偏斜的出现;然后,在设计的分片聚集并行连接基础上,利用hash连接以及动态探测方法优化了数据连接处理效率。五、通过讨论并行处理系统的调度优化控制问题,设计了面向大数据频繁查询工作负载的优化方法。首先,建立频繁查询模型,分析了mapreduce环境下影响频繁查询效率各种因素。其次,设计了基于mapreduce一致性窗口分片算法,不仅为频繁查询集合创建更多的重用机会,而且通过对输入数据这样的精细粒度调度,可以大大减少冗余数据加载。然后,在数据调度方面,利用mapreduce延迟调度策略,提高数据处理吞吐量,优化mapreduce集群计算资源分配,通过mapreduce频繁查询数据重用策略,构造最佳的数据重用调度执行计划。最后,开发了基于hadoop的算法测试原型系统hcms对所提方法进行逐一验证。实验结果在证明算法有效的同时,也能提供良好的可扩展性。通过分析证明算法在执行时间、在存储空间和负载能力上,都有很好的表现。
郑爽[3]2017年在《思维导图在高中英语词汇教学中的应用研究》文中提出词汇教学是英语语言教学和学习过程的基础。词汇水平是整个英语学习中的一个重要因素,但词汇教学一直是高中英语教学中的薄弱环节。在词汇的学习和记忆过程中,学生的态度比较消极,认为记忆单词比较机械和枯燥,而且容易遗忘。与此同时,教师也未能提高学生对英语词汇学习的兴趣,大多数高中生认为记忆单词是学习英语的最主要的障碍。因此,探索一种适合高中生的有效的词汇教学和记忆方法是非常必要的。思维导图是托尼·布赞在20世纪70年代发明的,它是一种表达发散性思维的工具。思维导图典型的特点是人们能够通过左右脑功能的合理利用以及结合颜色、图片等多种方式将所学习的内容呈现在眼前,便于理解和记忆。在某些领域思维导图有助于增强人们的创造性和记忆力。本文的目的是探讨在中国的学习背景下思维导图应用在高中英语词汇教学中是否有效,以下是本文要探究的叁个问题:1.思维导图能否提高学生对英语词汇学习的兴趣?2.思维导图能否提高学生的词汇水平?3.思维导图是否能帮助学生提高单词提取和再现的数量?针对以上研究问题,作者从2016年9月到2016年12月以北镇市第一高级中学的高二2班和3班共82名学生为实验对象展开调查,这两个平行班被随机设为控制班和实验班。其中,控制班沿袭传统教学法,而实验班利用思维导图进行词汇教学和记忆。实验结束后,通过使用SPSS统计软件对问卷调查、词汇测试和最终的单词记忆测试的数据结果进行系统的分析以及对随机选定的9名同学进行访谈,最后得出如下结论:一、思维导图能够提高学生对于英语词汇学习的兴趣;二、思维导图能够提高高中生的词汇水平;叁、思维导图有助于学生提高提取和再现单词的数量。因此,研究得出的结论验证了思维导图应用于高中英语词汇教学中是可行又有益的。但是根据此次实验的局限性,作者对将来的实验研究也提出了建议:扩展研究对象以及延长实验周期以更加确保实验的准确性与有效性。
王博[4]2015年在《MapReduce资源调配关键技术研究》文中研究表明大数据时代的到来,向如何存储、管理、访问和处理这些巨量数据提出了新的挑战,目前人们普遍认同,并行化处理是在大数据时代中高效处理这些数据密集型应用的有效手段。Map Reduce的出现由于其高可扩展性及易于编程性,引起了工业界和学术界的广泛关注,并且产生了大量的优化研究工作。在众多研究工作的优化下,Map Reduce日趋完善,但是随着技术发展,新硬件平台新集群模式的出现,也向Map Reduce性能提出了新的挑战,比如异构集群的出现,众核集群的普及,高性能科学计算领域引入Map Reduce等场景,都使得之前在传统环境下性能良好的Map Reduce框架出现性能低下的问题。针对这些新出现的问题,本文重点针对Map Reduce在异构集群、倾斜数据和众核集群叁种应用场景下的性能进行了优化,主要贡献及创新点如下:1)提出了Act Cap,一种根据节点计算能力进行数据分布以优化Map Reduce在日益增长的异构集群上运行时间的方法,其核心部分是使用马尔科夫链模型来实时预测节点的计算能力并且根据节点的计算能力对Map Reduce任务的输入数据进行分布。实验结果表明,Act Cap获得了相对于Hadoop49.8%的平均加速比,相对于Tarazu9.8%的平均加速比—目前最新的在异构集群上的Map Reduce优化工作。2)提出了Skew--,一种称之为“基于复杂度Key分布”的离线数据划分方法,并且使用叁个称之为“本地感知Reducer选择”、“全Mapper执行”和“Shu ffl e感知调控”的组件进行智能调度。“基于复杂度Key分布”不仅考虑key记录的大小也考虑Reduce函数的复杂度,以更好地在各个Reduce子任务间平衡计算开销。“本地感知Reducer选择”、“全Mapper执行”和“Shu ffl e感知调控”分别利用数据本地性来减少数据传输,更加有效利用资源来减少离线Key分配带来的额外开销。实验结果表明,Skew--可以取得相对于Hadoop YARN1.98x倍的平均加速比,相对于Skew Tune1.65x倍的平均加速比,并且在Reduce阶段可以取得相对于Top Cluster1.25x倍的平均加速比。3)提出了mp Cache,一个基于SSD的面向Map Reduce的统一缓存系统,该系统缓存输入数据及本地数据来加速Map Reduce中所有IO开销大的阶段—“读入”、“溢出”和“合并”。为了更加高效地利用所有缓存空间,mp Cache动态地调整整个空间在输入缓存和本地缓存之间的配比,mp Cache对所有的节点进行统一管理并且使用针对Map Reduce任务“All-or-Nothing”特性的缓存替换策略来更加良好支持Map Reduce。实验结果表明,mp Cache可以得到相对于Hadoop2.09x倍的平均加速比,相对于PACMan1.79x倍的平均加速比。
康二芳[5]2017年在《拟南芥MAP18通过调控ROP2活性调节根毛顶端生长的分子机制研究》文中指出根毛是植物根表皮细胞向外突起伸长形成的管状结构,在植物吸收水分、营养物质及与外界环境相互作用的过程中发挥重要功能。此外,作为典型的进行顶端生长的植物细胞,根毛是真核细胞中研究细胞极性建立、维持以及形态发生的模式系统之一,对根毛顶端生长调控机制的研究具有重要的生物学意义。研究表明,根毛细胞的顶端生长受Ca2+、囊泡运输、细胞骨架、小G蛋白、活性氧等多种因素调控。ROP GTPases是一类植物中特有的小G蛋白,参与调控植物生长发育的众多生理过程。ROP GTPases作为细胞中重要的分子开关,其活性的精密调控对于发挥功能至关重要。研究表明ROPs参与调控拟南芥根毛的生长发育。其中ROP2定位于根毛的起始部位以及生长根毛的顶端质膜(Plasma membrane,PM)上,调控根毛的起始以及极性生长。本实验室之前报道MAP18(Microtubule-associated protein 18)是既能结合微管又能结合微丝的蛋白,在进行极性扩张性生长的叶片铺板细胞和下胚轴表皮细胞中作为微管的去稳定因子调控周质微管的组织动态,进而调节细胞的极性生长;而在进行顶端生长的花粉管中,MAP18通过其钙依赖的切割微丝活性调控微丝的组织动态,调节花粉管的生长方向。MAP18在根毛中有很高的表达水平,暗示了 MAP18很可能在根毛中发挥重要生理功能。本论文通过观察MAP18与ROP2单突变体、双突变体及过量表达植株的根毛表型发现MAP18有可能参与ROP2信号途径对根毛顶端生长的调控。此外,体内与体外的生化实验证据表明MAP18可以与ROP2直接结合,并且更倾向结合无活性形式的ROP2(包括与GDP结合的ROP2和负显性突变的DN-ROP2)。体外效应子结合实验和体内GFP-ROP2定位的观察及量化分析表明,MAP18能够正调控根毛顶端ROP2的活性。进一步的研究显示MAP18是通过与AtRhoGDI1/SCN1(RhoGTPase GDP dissociation inhibitor 1/Supercentipede 1)竞争结合无活性的 ROP2,从而有利于根毛顶端ROP2的激活,调控根毛的生长发育。随后又对MAP18氨基酸序列进行比对分析,并构建了MAP18截断突变体蛋白进行功能结构域的研究,发现MAP18蛋白N端的23个氨基酸(N23)是MAP18与ROP2作用的关键片段,截除N23片段后的MAP18△N23蛋白不能与ROP2结合,也不能与AtRhoGDI1/SCN1竞争结合无活性的ROP2。同时利用MAP18的VEEKK基序点突变蛋白进行研究发现,丧失MAP18切割微丝的活性并不会影响其与无活性的ROP2的结合,结合药理学实验,本研究认为MAP18对根毛中ROP2活性的调控独立于MAP18与微丝和微管的相互作用。此外,本论文还发现MAP18在根毛顶端也能切割微丝调控微丝的组织动态,影响根毛中细胞核的正确定位。综上所述,本论文发现MAP18在根毛中既能作用于微丝骨架调控细胞核的正确定位,也参与ROP2信号途径调控根毛的顶端生长。MAP18通过与ROP2活性的负调控因子AtRhoGDI1/SCN1之间的竞争作用,调节根毛顶端ROP2活性,以及根毛的顶端生长。本研究阐述了 MAP18参与ROP2信号途径调控根毛生长的机制,也揭示了植物细胞极性生长调控中,对于ROPs活性调控的新机制,有助于深入理解植物细胞极性生长和形态建成的调控机理以及真核细胞中Rho GTPases的信号转导机制,具有重要的科学理论意义。
李雪[6]2017年在《“思维导图”在高中英语写作教学中的应用研究》文中提出思维导图(Mind Map)出现于上个世纪60年代,由着名的心理学家托尼·布赞(Tony Buzan)提出,是一种可视化的思维图解方法。写作是英语学习的四个基本技能之一,是英语教学的重要组成部分。然而,高中英语写作教学的现状却值得探究。传统的写作教学方法效率低下,导致学生对英文写作的兴趣比较低。在此基础上,本研究结合思维导图,提出了基于思维导图的写作教学方法。在高中的英语写作教学中,思维导图不仅为学生提供写作构架,帮助构建写作中存在的逻辑关系,还解决了学生的写作难题。基于思维导图的英语写作教学方法,目的在于提高学生的写作水平,增强他们对英语的学习兴趣。本研究一共持续10周,在作者实习所在的学校——Z大学附属中学进行。实验的研究对象是高叁年级的110名学生,选定6班为实验班,11班为对照班,使用了对比实验的方法。研究采用了前测、后测、问卷调查等方法,并使用SPSS对收集的数据进行了统计和分析。经过一段时间的教学实践可以证明:1.建立在思维导图基础上的写作教学方法,有助于提高学生的写作兴趣;2.绘制思维图可以扩大写作思路的深度,进而有利于学生写作水平的提高;3.基于思维导图的高中英语写作教学设计,不仅为教师提供了一种有效教学策略,而且还为学生提供了一种新的写作方式。综上所述,基于思维导图的写作设计可以一定程度上改进传统写作教学方法的不足,它对于高中英语写作教学具有重要意义。
陈宝亭[7]2007年在《高中学生地图能力培养的研究》文中指出广义的地图概念,与地理图像、地图资源、地理教材的图像系统等概念同义。它包括各种类型地图、与地理教学有关的各种图像、图表等,具体地说,主要有地图、景观图像、地理示意图、地理统计图、实物图和遥感图像等。地图是地理教学的重要手段,也是地理教材的重要组成部分。由于地图既有直观具体性,又有抽象概括性,所以它也是一种重要的思维工具。地图教学与学生空间能力的培养密切相关。地理教学中充分发挥地图的多种功能,培养学生阅读和使用各种地图的能力等是地理教育发展与改革的重要价值取向。学好地理关键是学好地图。学生地图能力培养的研究,对解决地理教学中的地图学习问题具有重要的现实意义。简单地说,地图能力就是从地图上获取地理信息的能力。地图能力、地理空间定位能力、地理空间格局觉察能力等,都是围绕地图的应用而言的,叁者综合起来,即为广义的地图能力。地理教学中的地图学习以教育心理学理论和地图学理论为依据。地图学习的方法涉及观察地图、分析地图、绘制地图、默记地图等诸方面。地图学习的策略主要有:按照地图能力层次,循序渐进地进行地图能力培养;利用现代地理信息技术,培养学生的地理空间思维能力;在中学地理教材改革中,注意图像系统的革新;使用图像性地理教学语言,发挥视觉空间智能的优势;构建心理地图,提高学生的空间记忆与认知能力;结合地理课程改革,运用探究式地图教学与学习模式;运用地图学习能力评价,引导和激励学生的地图学习;在使用地图的实践活动中提高地图应用能力;为高中学生地图学习提供良好的社会环境。针对高中学生地图学习,选择兰州市第二十七中学,从认识地图、阅读地图、运用地图、心理地图、地图教学、绘制地图、解释地图等七个方面进行了调查,在分析高中阶段地图教学、高中学生地图学习和地图能力基本现状及存在问题的基础上,明确了学生对地图学习的基本愿望和要求,并据此开展了教学实验。高中学生地图学习教学实验结果表明,将探究式学习方式运用于高中学生地图的学习之中,可以激发学生的学习兴趣,开拓地理思维,对提高学生的地图能力有显着的积极作用。研究认为,为了提高学生的地图能力,需要长时间、多维度地努力培养学生的地图意识;应坚持不懈地对学生进行读图方法、读图程序的训练;要让学生走出课堂,亲近自然,为学生空间想象能力和地图能力的培养奠定坚实基础;要重视心理地图,让学生在大脑中储存必要的地图表象,提高地图运用能力;要改变学习方式,接受式学习和探究式学习方式并用,发挥各自的优势;应适应信息社会的要求,逐步将地理信息技术引入课堂,为培养学生的地图能力服务。
宋杰, 孙宗哲, 毛克明, 鲍玉斌, 于戈[8]2017年在《MapReduce大数据处理平台与算法研究进展》文中研究指明综述了近年来基于MapReduce编程模型的大数据处理平台与算法的研究进展.首先介绍了12个典型的基于MapReduce的大数据处理平台,分析对比它们的实现原理和适用场景,抽象其共性;随后介绍基于MapReduce的大数据分析算法,包括搜索算法、数据清洗/变换算法、聚集算法、连接算法、排序算法、偏好查询、最优化算法、图算法、数据挖掘算法,将这些算法按照MapReduce实现方式分类,分析影响算法性能的因素;最后,将大数据处理算法抽象为外存算法,并对外存算法的特征加以梳理,提出了普适的外存算法性能优化方法的研究思路和问题,以供研究人员参考.具体包括优化外存算法的磁盘I/O、优化外存算法的局部性以及设计增量式迭代算法.现有的大数据处理平台和算法研究多集中在基于资源分配和任务调度的平台动态性能优化、特定算法并行化、特定算法性能优化等领域,所提出的外存算法性能优化属于静态优化方法,是现有研究的良好补充,为研究人员提供了广阔的研究空间.
刘扬[9]2008年在《鲟鱼片气调保鲜技术研究》文中进行了进一步梳理鲟鱼是名贵鱼种之一,具有极高的营养保健价值,素有“软黄金”之称,对鲟鱼的保鲜技术进行研究,具有重要的现实意义。本研究以俄罗斯鲟鱼原料,采用气调包装(MAP)保鲜技术,并辅以臭氧、紫外线等预处理,对鲟鱼片的低温保鲜品质和货架期进行了研究。研究结果如下:1.鲟鱼片气调贮藏的最佳温度研究以常温做对照,考察了不同温度对鲟鱼片气调保鲜效果的影响。试验表明,常温下鲟鱼片的气调贮藏期是3-5d,3℃和5℃可贮藏9-10d,而1℃下,鲟鱼片在第12d还能保持良好的鲜度品质。因此,鲟鱼片气调贮藏以1℃较为合适。2.鲟鱼片气调贮藏的装载率研究研究装载率为10%、20%、30%、40%对鲟鱼片气调保鲜效果的影响。结果表明,装载率对于鲟鱼片的气调保鲜品质无显着影响。3.鲟鱼片气调贮藏的气体配比研究以空气组做对照,研究不同的气体配比对鲟鱼片保鲜效果的影响。试验表明,当气体配比中CO_2≥50%,O_2比例为5%和10%时,能保持鲟鱼片良好的感官品质、较低的pH值和TVB-N值,在前期可抑制K值的增加,尤其对大肠菌群的抑制作用明显,第28d最高仅为5300 MPN/100g,但需氧菌总数在第24d已经超过了二级鲜度水平(5.5*10~5 cfu/g),肌肉持水力也降到了80%以下。综合比较,采用50%CO_2+10%O_2+40%N_2配比的MAP保鲜鲟鱼片,货架期可达24d,比空气组至少延长了8d。4.MAP结合臭氧预处理对鲟鱼片保鲜品质的影响以未经过臭氧处理的MAP做对照组,考察了臭氧处理10min、20min和30min对鲟鱼片MAP保鲜效果的影响。实验表明,臭氧处理使鲟鱼片的细菌总数减少90%以上,有效抑制了pH值和TVB-N值的增加,且处理20min以下不会影响其肌肉持水性,还可改善其感官品质。本试验范围内,以臭氧处理20min对鲟鱼片的气调保鲜效果最好,货架期达27-29d。5.MAP结合紫外线预处理对鲟鱼片保鲜品质的影响以未经过紫外线处理的MAP作为对照组,研究了紫外线处理5min、10min和15min对鲟鱼片MAP保鲜效果的影响。结果表明,紫外线处理10min可以杀灭98%的原始细菌,再以50%CO_2+10%O_2+40%N_2的MAP贮藏可抑制pH值和TVB-N值的增加,也不会降低肌肉持水性,使鲟鱼片的货架期高达28d,但贮藏后期会使其感官评分略有降低。
刘俊[10]2016年在《分布式数据处理系统中作业性能优化关键技术研究》文中认为随着各行业中数据规模地增长,分布式数据处理技术被广泛应用于各行业数据分析中。Map Reduce具有使用方便、易于编程、容错性强和高性价比等优势,目前已经成为主流的分布式处理模型,并在各行业的大规模数据分析中得到了广泛的应用。然而随着数据处理需求的不断增长,MapReduce自身存在的一些缺陷也逐渐显露,最常见的缺陷包括:MapReduce中较多的配置参数、不完善的任务调度策略、数据本地化有效性低和资源槽分配不合理等。这些不足导致MapReduce作业执行效率低下。MapReduce作业性能调优是通过优化MapReduce中各方面的不足来改善MapReduce作业性能,使得作业在MapReduce中的执行时间大大降低,因此,MapReduce作业性能优化的研究具有重要的科学意义和应用价值。本文针对MapReduce作业性能优化的若干关键问题进行研究。在总结作业性能优化相关研究成果的基础上,建立了I/O代价函数来阐述配置参数对作业执行时间的重要性;提出了通过特征选择的方法来选择影响作业执行时间的重要参数,同时通过优化数据本地化、数据副本置放策略和任务调度的方法来改善作业执行时间。本文的研究内容和创新点具体包含以下几个方面:(1)通过建立I/O读写字节数和I/O请求数目函数证明了存在部分配置参数会直接影响MapReduce作业的执行时间。并验证了各配置参数对MapReduce作业执行时间的影响程度不同。(2)提出了基于核函数惩罚的聚类特征选择算法(IK-means),解决了MapReduce中因配置参数过多而使得平台管理人员配置困难的问题。在IK-means中,为了准确地判断各特征参数的影响程度,采用各向异性高斯核函数代替了传统的高斯核函数,通过各向异性高斯核函数不同方向的参数(也被称为核宽)来反映每个特征的重要程度。提出利用梯度下降算法来最小化各向异性高斯核的核宽向量,使得所选择的特征进行聚类的效果能最接近原始特征的聚类效果,从而达到特征选择的目的。针对聚类特征选择算法对初始点选择敏感的问题,提出了全局感知的局部密度初始点选择算法。通过理论证明和实验结果表明,本文提出的特征选择算法在配置参数的选择中具有良好的效果。(3)提出了基于二部图最小权匹配的数据本地化算法,解决了MapReduce中同时满足多任务数据本地化的问题,同时提出了动态副本自适应算法,通过热数据的识别解决了动态副本置放技术中的如何确定备份副本的问题。理论论证和实验结果表明动态自适应副本算法有效地支撑了二部图最小权匹配算法,并改善了多任务数据本地化的有效性。(4)提出了满足用户时间需求和资源优化的任务调度算法,利用历史作业描述文件中的时间和资源消耗信息对新作业执行时间和槽资源的消耗进行计算,不仅达到了满足用户时间需求的目的,还解决了MapReduce作业运行过程中资源消耗过高的问题。算法的有效性不仅从作业执行过程的理论分析得到了验证,且实验结果也验证了该算法的在作业执行时间和槽资源消耗的优势1。
参考文献：
[1]. 思维导图及可视化字典辅助大学英语词汇教学研究[D]. 郭良英. 西南大学. 2008
[2]. 基于MapReduce大数据并行处理的若干关键技术研究[D]. 张滨. 东华大学. 2017
[3]. 思维导图在高中英语词汇教学中的应用研究[D]. 郑爽. 渤海大学. 2017
[4]. MapReduce资源调配关键技术研究[D]. 王博. 清华大学. 2015
[5]. 拟南芥MAP18通过调控ROP2活性调节根毛顶端生长的分子机制研究[D]. 康二芳. 中国农业大学. 2017
[6]. “思维导图”在高中英语写作教学中的应用研究[D]. 李雪. 中央民族大学. 2017
[7]. 高中学生地图能力培养的研究[D]. 陈宝亭. 西北师范大学. 2007
[8]. MapReduce大数据处理平台与算法研究进展[J]. 宋杰, 孙宗哲, 毛克明, 鲍玉斌, 于戈. 软件学报. 2017
[9]. 鲟鱼片气调保鲜技术研究[D]. 刘扬. 福建农林大学. 2008
[10]. 分布式数据处理系统中作业性能优化关键技术研究[D]. 刘俊. 重庆大学. 2016
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