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現有的FIFO、Fair、Capacity、LATE及Deadline C ons traint等MapReduce任務調度器的主要區別在于隊列與作業選擇策略的不同，而任務選擇策略基本相同，都是將數據的本地性（data-loc ality）作為選擇的主要因素，忽略了對TaskTracker當前溫度狀態的考慮。實驗表明，當TaskTracker處于高溫狀態時，一方面使CPU利用率變高，導致節點能耗增大，任務處理速度下降，導致任務完成時間增加；另一方面，易發的宕機現象將直接導致任務的失敗，推測執行（speculative execution）機制容易使運行時任務被迫中止。繼而提出溫度感知的節能任務調度策略，將節點CPU溫度納入任務調度的決策信息，以避免少數高溫任務執行節點對作業整體進度的影響。實驗結果表明，算法能夠避免任務分配到高溫節點，從而有效地縮短作業完成時間，減小作業執行能耗，提高系統穩定性。
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