Ökningen av ad hoc-dataintensiv databehandling har lett till utveckling av dataparallellprogrammeringssystem som Map/Reduce och Hadoop, som uppnår skalbarhet genom tät koppling av lagring och beräkning. Detta kan vara begränsande när förhållandet mellan beräkning och lagring inte är känt i förväg, eller förändringar över tiden. I detta arbete undersöker vi frikoppling lagring och beräkning i Hadoop genom SuperDataNodes, som är servrar som innehåller en storleksordning fler diskar än traditionella Hadoop noder. Vi fann att SuperDataNodes inte bara kan stödja arbetsbelastningar med hög lagrings-till-bearbetning arbetsbelastning, men i vissa fall kan överträffa traditionella Hadoop distributioner genom bättre hantering av en stor centraliserad pool av diskar.
Porter diskuterar användningen av en frikopplad Datanode-arkitektur för att ge ökad datalagring och beräkning i Hadoop REF.
Decoupling storage and computation in Hadoop with SuperDataNodes
{'venue': 'OPSR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}