Uma técnica híbrida e otimizada de agendamento de recursos usando map reduce para conjuntos de instruções maiores

O MapReduce é uma forma estrutural para abordar aplicações de grande escala para lidar com enormes dados gerados em paralelo. Essas tarefas maiores são realizadas pela arquitetura de nós mestre e escravo, onde o nó mestre julga todos os recursos disponíveis e gerencia as aplicações distribuídas, enquanto o nó escravo é responsável por manter a usabilidade dos recursos e transmitir as informações para o nó mestre, mas o problema encontrado é a variação dos recursos que deve ser otimizada. Nas aplicações comerciais atuais, a otimização de recursos pode ser resolvida como filas FIFO ou utilizando algoritmos de agendador de prioridade, assim, suporta tanto o algoritmo FIFO quanto o de prioridade por meio de um conceito conhecido como PRISM, ou seja, Agendador Consciente de Fase e Informação de Recursos para map reduce. Isso incorpora funcionalidades de implementação para ambos os algoritmos FIFO e de prioridade, chamado de algoritmo híbrido, onde otimiza os recursos com base no cenário de avaliação e parâmetros como tempo de recurso, tempo de vida e demanda de recurso são considerados. A importância do agendador de nível de fase é que ele mostra a variabilidade do uso dos recursos com um tempo específico de uma tarefa. Como resultado, o algoritmo de agendamento de nível de fase melhorará o paralelismo de execução e a utilização de recursos, garantindo que os dados não sejam perdidos ou adulterados.