报告时间：2018年4月17日周二15:30

报告地点：湖南大学信息科学与工程学院106教室

报告人简介：付仲明，湖南大学信息科学与工程学院2016级博士研究生，导师为唐卓教授。主要研究兴趣为Spark及Hadoop的任务调度模型优化、算法并行优化和GPU+ Spark的异构体系研究。主要成果发表在Journal of Grid Computing期刊上。

报告主要内容：高速数据流处理已经成为各个应用领域的一项紧迫需求，而得益于云计算和大数据技术的发展，使得MapReduce框架能够高效胜任这一任务。针对数据倾斜（data skew）问题，已有研究主要集中在对离线静态数据的处理优化，因此在数据流处理中并不能有效解决这一问题。本次报告主要讲解Spark-Streaming中的抗数据倾斜模型，并结合其他优化算法，对MapReduce作业中任务负载均衡的一些关键问题进行探讨和研究。