呂芳懌

Leu, Fang-Yie・資訊學院・資訊科學與工程研究所

博士平均畢業時長

7.66 年

中位數 7.66 年・2 人

收錄論文

2 篇

103–103 學年度

全校中位數（供對照）

博士 6.11 年

畢業時長趨勢

每學年度畢業人數

只計入有論文收錄的畢業生；中途休學或更換指導教授的學生不會出現在這裡。

研究關鍵字

MapReduceHadoop工作完成可靠性工作執行時間工作能源耗費單點錯誤容錯job completion reliabilityjob turnaround timejob energy consumptionsingle-point-of-failurefault tolerance資料網格Hadoop YARNYouTube檔案之存取行為分佈式快取記憶體Pareto 原理最久未使用快取置換機制演算法排班策略效能評估data griddata access patternsMemcachedPareto principleleast-recently-used replacement algorithmscheduling-policyperformance evaluation

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指導論文

學年度	論文	學制	入學	提交日期	畢業時長
103	MapReduce 工作執行效能、可靠性、能源耗費與容錯之研究 Study of Job Execution Performance, Reliability, Energy Consumption, and Fault Tolerance in the MapReduce Framework 資訊科學與工程研究所・共同指導：陳穎平 MapReduce、Hadoop、工作完成可靠性、工作執行時間、工作能源耗費、單點錯誤、容錯、job completion reliability、job turnaround time、job energy consumption、single-point-of-failure、fault tolerance	博士	97	2015-03-29	6.66 年
103	評估與改善資料網格、YouTube與Hadoop YARN工作執行與資料傳輸效能之研究 Evaluating and improving the performances of job execution and data transmission in data grids, YouTube, and Hadoop YARN 資訊科學與工程研究所・共同指導：陳穎平資料網格、Hadoop YARN、YouTube、檔案之存取行為、分佈式快取記憶體、Pareto 原理、最久未使用快取置換機制演算法、排班策略、效能評估、data grid、data access patterns、Memcached、Pareto principle、least-recently-used replacement algorithm、scheduling-policy、performance evaluation	博士	95	2015-03-29	8.66 年