面向遥感数据集群处理的任务调度模型研究与应用

面向遥感数据集群处理的任务调度模型研究与应用

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时间:2019-03-14

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1、阜位代码10475I学号104^3120818分类号TP巧1.鄉為乂聲硕壬学位论文I.面向遥感数据集群处理的任务调度模型研究与应用学科、专业:计算机应用技术研究方向;空间数据处理申请学位类别:理学硕±申请人:刘春丽指导教师:郑逢斌教授二〇—五年五月1关于学位论文独创声明和学术诚信承诺本人向河南大学提出硕壬学位申请。本人部重声明:所呈交的学位论文是本人在导^(乂说明师的指导下独立完成的,对所研究的课题有新的见解。据我所知,除文中待别加、标注和

2、致谢的地方外,论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括其他人为获得任何教育一同工作的同事对、科研机构的学位或证书而使用过的材料。与我本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。在此本人郑重承诺:所呈交的学位论文不存在舞弊作伪巧为自负。,文责学位申请人(学位论文作者)签名:川斋兩2〇1若年月P曰关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核批准授予硕去学位。炸为学位论文的作者,本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位论文的要求、科研信息,即河南大

3、学有权向国家图书馆k机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文(纸质文本和电子文本)乂供公众检索、查阅。本人授权河南大学出于宝扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的,可k乂采取影及印、保缩印、担描和巧贝等复制手段保存、汇编学位论文C纸质文本和电子文本)。(涉密内容的学位论文在解密后适用本授权书)学位获得者(学位论文作者)签名:列杳兩位201y年月曰学论文指旱教师签名:"*^"六\2〇1年月日^5ResearchandApplicationofTaskSchedulingM

4、odelforTheClusterProcessingofRemoteSensingDataADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofScienceByLiuChunliSupervisor:Prof.ZhengFengbinMay,2015摘要近年来,我国卫星遥感技术正高速发展,遥感数据量爆炸式增长,遥感数据处理任务更加紧迫。

5、面对如此大的遥感数据处理任务,高性能集群计算已经取得了非常不错的效果,极大地提高了数据处理效率。在遥感数据集群处理系统中,任务调度是其非常重要的组成部分,也是其性能提升的关键。而已有的调度算法都或多或少存在节点负载不均、计算资源利用率低、任务吞吐量小、任务平均调度时间较长等问题。为解决上述问题,本文在分析已有调度算法的基础上,考虑到遥感数据集群处理系统具有任务重、任务独立、任务性质比较单一及节点性能差异大等特点,提出了一种任务调度模型。该模型采用改进的先来先服务调度算法及节点负载均衡计算技术,能够很好地提高系统节点利

6、用率和任务吞吐量,有效减少任务平均调度时间。本文的主要工作与贡献如下:1.研究分析当前应用于遥感数据集群处理系统的已有调度算法,针对它们或多或少存在节点利用率低、吞吐率低及任务调度时间较长等问题,提出一种基于任务和节点的双向任务调度模型。2.在提出该任务调度模型的基础上,首先通过分析RMI实现原理及其优缺点,并根据遥感数据集群处理系统的特点,设计任务调度模型通信机制;然后根据系统任务特点完成任务调度设计,并考虑负载均衡完成节点的负载计算与调度;最后完成任务调度模型的总体设计。3.将该任务调度模型应用于信息产品生产分系

7、统中,并通过大量测试数据,表明本文提出的任务调度模型的确可以最大程度地实现节点的负载均衡,提高系统节点利用率和任务吞吐量,减小任务平均调度时间,系统稳定可靠。关键词:任务调度,负载均衡,海量遥感数据,集群处理IABSTRACTInrecentyears,thesatelliteremotesensingtechnologyisrapiddevelopmentinourcountry,andtheremotesensingdataiswithexplosiongrowth,sotheprocessofremotesen

8、singdatatasksmoreurgent.Inthefaceofsuchalargeremotesensingdataprocessingtasks,thehigh-performanceclustercomputinghasachievedverygoodresults,andimprovetheefficiencyofdataproc

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