云计算任务调度研究的探讨
云计算任务调度是云计算管理中的关键问题之一,对于提高云计算系统的性能和资源利用率具有重要意义。深入探讨了云计算任务调度的研究现状、方法及未来展望。在研究现状部分,介绍了基于FIFO、基于优先级和基于机器学习等多种调度策略;在方法部分,对理论分析和实验分析进行了详细说明;在成果部分,总结了各种调度策略的优化效果;在未来展望部分,探讨了混合调度策略、动态调整和强化学习等新的研究方向。
MySQL
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2024-08-27
云计算与数据挖掘:工作流调度探索
云计算与数据挖掘:工作流调度探索
刘鹏聚焦云计算与数据挖掘领域,深入探讨工作流调度这一核心问题。
数据挖掘
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2024-05-19
云计算的定义-刘鹏云计算与数据挖掘
云计算的定义云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 *
数据挖掘
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2025-07-03
云计算与数据挖掘的起源
云计算的发展史可以追溯到20世纪末,随着信息技术的快速进步,云计算逐渐成为现代数据管理和分析的重要工具。
数据挖掘
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2024-07-15
Airflow主任务调度框架
Airflow 的源码库挺强大的,尤其对于需要大数据任务调度的开发者来说,airflow-master.zip是个不错的选择。它包含了 Apache Airflow 的核心代码,可以你更好地理解工作流管理的核心逻辑。你可以用Python编写任务定义(DAG),通过它来调度和监控任务。是它的图形化界面,能直观地展示任务依赖和状态,调试起来方便。而且它支持本地、Kubernetes和AWS等多种环境,扩展性和可移植性都蛮好。,如果你想玩转大数据任务调度,Airflow 绝对值得一试。
Hadoop
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2025-06-17
数据查看与管理云计算与数据挖掘应用分享
数据查看与管理这块,刘鹏有一些有价值的分享哦。你会发现这篇文章里不仅提到了一些云计算的核心应用,是如何利用它海量数据,还涉及了数据挖掘的一些新思路,挺有意思的。而且,像分布式数据表 BigTable 的应用也给了多启发,是对开发者来说,这些技术能大大提升数据管理效率。你如果想深入了解这些技术,相关链接也挺多,可以查阅一下。,不管是云计算、数据挖掘,还是并行数据,都能从这篇资源中找到不少干货。嗯,建议你可以根据自己的需求,看看是用云计算加速数据,还是走数据挖掘的路线,选择一个切入点深入研究。
数据挖掘
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2025-06-11
Flink TaskManager任务调度与SVPWM谐波分析
TaskManager 是 Flink 中最基础的资源管理组件,负责管理任务的执行。它不仅涉及内存、磁盘 IO 的管理,还需要高效的通信机制。MemoryManager 会将对象序列化后存储在自己的内存段里,这样避免了 JVM 自带的内存管理问题。IOManager 则通过同步和异步两种模式优化磁盘 IO 的读写。这个设计使得 Flink 在高负载场景下能够保持高效性。如果你需要深入了解 Flink 的底层资源管理,可以关注这部分内容,了解如何让 Flink 海量数据时不掉链子。
与任务调度和执行相关的技术资源也多,像 FFTs、MATLAB 中的各种谐波,都是在这类任务中数据的好帮手。你可以
flink
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2025-06-10
云计算与数据挖掘的应用案例
随着云计算和数据挖掘技术的发展,各行各业开始积极探索其应用。以下是一些关键头文件示例:start_time, date, 开始时间 imsi, VARCHAR(10), IMSI calling, VARCHAR(10), 用户号码 user_ip, VARCHAR(10), 用户IP地址 APN, VARCHAR(10), 访问方式 imei, VARCHAR(10), 终端标识号 rat, int, 2G/3G网络标识 app_type, int, 应用类型 lac, VARCHAR(10), xm Cell_ID, VARCHAR(10), xm source_ip, VARCHAR(1
数据挖掘
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2024-09-13
Azkaban 3.84.4免费任务调度工具
Azkaban 3.84.4 免费 3 件套还是蛮好用的,尤其是如果你正好在找一种易于部署的任务调度工具的话。这个版本是直接即装即用的,省去了不少麻烦。它适用于大数据集成和流场景,可以轻松调度和监控任务,并发执行的问题也挺靠谱的。对于开发者来说,操作界面还算直观,配置也不算复杂。你可以直接在自己的环境中试试,感觉方便。
数据挖掘
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2025-06-24