Denna demonstration presenterar Redoop infrastruktur, den första fullfjädrade MapReduce ram med inbyggt stöd för återkommande big data frågor. Återkommande frågor, upprepade gånger utförs under långa tidsperioder över att utveckla data med hög volym, har blivit en berggrund komponent i de flesta storskaliga data analysapplikationer. Redoop är en omfattande förlängning till Hadoop som driver stöd och optimering av återkommande frågor i Hadoops kärnfunktion. Medan bakåtkompatibel med vanliga MapReduce jobb, Redoop uppnår en storleksordning bättre prestanda än Hadoop för återkommande arbetsbelastningar. Redoop använder innovativa window-aware optimeringstekniker för sådana återkommande arbetsbelastningar inklusive adaptive window-aware data partitioning, cache-medveten uppgift schemaläggning, och inter-window caching mekanismer. Vi kommer att demonstrera Redoops kapacitet på en datorkluster mot verkliga arbetsbelastningar inklusive klick-ström och sensordataanalys.
I REF är målet att upprepa frågor, upprepade gånger utförs under långa tidsperioder över att utveckla data med hög volym.
Redoop Infrastructure for Recurring Big Data Queries
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}