mapreduce体系结构中,什么负责资源监控和作业调度？
随着互联网技术的迅猛发展，每天由网络产生的数据量越来越庞大。互联网企业面对这些浩繁的数据，常常陷入数据丰富而信息贫乏的尴尬境地。MapReduce是Google提出的一种用于大规模数据并行运算的模型。由于简单、易于实现、可扩展性强以及良好的容错性等优点，MapReduce被广泛应用于日志分析和海量数据排序等大规模数据分析领域。然而，通过对MapReduce的深入分析以及与并行数据库管理系统进行比较后，发现 MapReduce在性能方面不及传统的并行数据库管理系统。因此如何提高 MapReduce的性能已经成为大规模数据并行运算领域中的一个研究热点和难点问题。本文对通过优化作业调度算法的途径来提高MapReduce性能的技术展开了研究。 首先，介绍了MapReduce计算模型及其工作机制，重点分析了MapReduce作业执行流程和特点。 其次，分析了MapReduce作业执行时间的影响因素
CloudEx云主机体系结构是什么？
云主机基于CloudEx云快线弹性计算平台。该平台采用自动化处理、精细测量等先进技术，对物理设备（服务器、存储、网络、机架）和逻辑资源（IP、软件、带宽）进行统一管理、部署调度和可用性监测，保证云主机弹性、高效、稳定运行。
对云计算发展的认识？ 云计算体系结构是怎样的？ 云计算关键技术是什么？
展开全部帮你百度了，看看是不是：云计算数据中心是支撑云服务实现用户转变到客户的数据中心，是一系列新技术集中应用和面向业务服务运营管理的集中体现。既然云计算数据中心这么厉害，它的建设融合了哪些关键性的技术呢？1)虚拟化技术虚拟化技术的应用领域涉及服务器、存储、网络、应用和桌面等多个方面，不同类型的虚拟化技术从不同角度解决不同的系统性能问题。服务器虚拟化对服务器资源进行快速划分和动态部署，从而降低了系统的复杂度，消除了设备无序蔓延，并达到减少运营成本、提高资产利用率的目的。存储虚拟化将存储资源集中到一个大容量的资源池并进行统一管理，实现无需中断应用即可改变存储系统和数据迁移，提高了整个系统的动态适应能力。网络虚拟化通过将一个物理网络节点虚拟成多个节点以及将多台交换机整合成一台虚拟的交换机来增加连接数量并降低网络复杂度，实现网络的容量优化。应用虚拟化通过将资源动态分配到最需要的地方来帮助改进服务交付能力，并提高了应用的可用性和性能
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