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Prediction of total execution time for MapReduce applications

机译:预测MapReduce应用程序的总执行时间

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摘要

In this paper, we estimate the total execution time of two applications under different input data size with linear regression model and error correction neural network model respectively. From the prediction results, we can conclude that error correction neural network model can predict the total execution time of these applications under different input data size accurately and the prediction accuracy of error correction neural network model for CPU-intensive workloads is much higher compared to linear regression model.
机译:在本文中,我们分别使用线性回归模型和纠错神经网络模型来估计两个应用程序在不同输入数据大小下的总执行时间。从预测结果可以得出结论,纠错神经网络模型可以准确预测在不同输入数据大小下这些应用程序的总执行时间,而纠错神经网络模型对CPU密集型工作负载的预测准确性要比线性计算高得多。回归模型。

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