Abstract Med Cloud Computing som ett lovande nytt tillvägagångssätt för ad hoc parallell databehandling har stora företag börjat integrera ramverk för parallell databehandling i sin produktportfölj, vilket gör det enkelt för kunderna att få tillgång till dessa tjänster och distribuera sina program. Vi har gått in i Stora Datas Era. Explosionen och spridningen av tillgängliga data inom ett brett spektrum av tillämpningsområden ökar nya utmaningar och möjligheter i en uppsjö av discipliner – allt från vetenskap och teknik till biologi och affärsverksamhet. En stor utmaning är hur man kan dra nytta av den aldrig tidigare skådade omfattningen av data-typiskt heterogen natur för att få ytterligare insikter och kunskap för att förbättra kvaliteten på de erbjudna tjänsterna. För att utnyttja denna nya resurs måste vi skala upp och skala ut både våra infrastrukturer och standardtekniker. Vårt samhälle är redan datarikt, men frågan kvarstår om vi har de konceptuella verktygen för att hantera det. I den här artikeln diskuterar och analyserar vi möjligheter och utmaningar för effektiv parallell databehandling. Big Data är nästa gräns för innovation, konkurrens och produktivitet, och många lösningar fortsätter att dyka upp, delvis med stöd av den stora entusiasmen kring MapReduce-paradigmet för storskalig dataanalys. Vi granskar olika parallella och distribuerade programmeringsparadigm, analyserar hur de passar in i Big Data-eran, och presenterar moderna framväxande paradigmer och ramar. För att bättre stödja praktiker som är intressanta på detta område avslutar vi med en analys av pågående forskningsutmaningar mot den verkligt fjärde generationens dataintensiva vetenskap.
En bra översikt över paradigmerna och ramarna för parallellprogrammering i Big Data-eran presenteras i REF.
Parallel Programming Paradigms and Frameworks in Big Data Era
{'venue': 'International Journal of Parallel Programming', 'journal': 'International Journal of Parallel Programming', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}