heavy as well, especially for reduc

heavy as well, especially for reduce operations.Existing fair schedulers for clusters, such as Quincy[18] and the Hadoop Fair Scheduler [2, 34], ignore the heterogeneity of user demands, and allocate resources at the granularity of slots, where a slot is a fixed fraction of a node. This leads to inefficient allocation as a slot is more often than not a poor match for the task demands.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หนักเช่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับลดการดำเนินงานSchedulers ยุติธรรมที่มีอยู่ในคลัสเตอร์ ควินซี่ [18] และตัวอย่างไร Hadoop แฟร์จัดกำหนดการ [2, 34], ละเว้น heterogeneity ของความต้องการของผู้ใช้ และปันส่วนทรัพยากรในส่วนประกอบของช่อง เศษส่วนถาวรของโหนช่อง นี้นำไปสู่การปันส่วนที่ไม่เป็นมากมักจะไม่มีช่องตรงกับความต้องการงานดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หนักเช่นกันโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดลำดับการลด operations.Existing ยุติธรรมสำหรับกลุ่มเช่นควินซี [18] และ Hadoop กำหนดการยุติธรรม [2, 34], ไม่สนใจความแตกต่างของความต้องการของผู้ใช้และการจัดสรรทรัพยากรที่เมล็ดของช่องที่ สล็อตเป็นส่วนคงที่ของโหนด นี้นำไปสู่​​การจัดสรรที่ไม่มีประสิทธิภาพเช่นสล็อตเป็นบ่อยกว่าไม่การแข่งขันที่ดีสำหรับความต้องการของงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หนักเช่นกัน โดยเฉพาะลดการ ที่มีอยู่เป็นธรรมตารางเวลาสำหรับกลุ่มเช่นควินซี [ 18 ] และงานจัดตารางเวลา Hadoop [ 2 , 34 ] , ละเว้นความหลากหลายของความต้องการของผู้ใช้ และจัดสรรทรัพยากรที่ granularity สล็อตสล็อตเป็นค่าคงที่ที่เศษส่วนของโหนด นี้นำไปสู่ประสิทธิภาพการจัดสรรเป็นสล็อตเป็นบ่อยกว่าไม่ไม่ตรงกับความต้องการของงาน