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摘要
针对大数据引擎完成计算功能时易出现负载不均衡问题，提出一种大数据计算引擎均衡部署数学建模方法。结合流式计算与批量计算模式，构建双模式大数据计算架构。以公平为前提合理分配引擎任务数量，获取剩余计算容量，设定带权思想负载均衡约束，根据数据流大小，确定部署最佳开销；以约束模型为部署目标，利用蚁群算法初始化处理信息素函数，得到引擎被部署到各任务节点的几率，通过启发函数确定蚂蚁爬行路径，经过信息素的局部和全局更新，完成所有路径循环，得出全局最优解，计算引擎最佳部署方案。仿真结果证明，上述方法所用部署时间最短，可实现计算引擎的均衡负载，减少部署开销。
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