Cloud computing har visat att bearbetning av mycket stora datamängder över råvarukluster kan göras enkelt, med tanke på rätt programmeringsmodell och infrastruktur. I detta dokument beskriver vi utformningen och genomförandet av Sektorns lagringsmoln och Sfären beräkna molnet. I motsats till de befintliga lagrings- och beräkningsmolnen kan sektorn hantera data inte bara inom ett datacenter, utan också mellan geografiskt distribuerade datacenter. På samma sätt stöder Sphere compute cloud användardefinierade funktioner (UDF) över data både inom och mellan datacenter. Som ett specialfall, MapReduce-stil programmering kan genomföras i Sphere genom att använda en karta UDF följt av en Reduce UDF. Vi beskriver några experimentella studier som jämför Sektor/Sfär och Hadoop med hjälp av Terasort-riktmärket. I dessa studier är Sektorn ungefär dubbelt så snabb som Hadoop. Sektor/Sphere är öppen källkod.
Algoritmen genomförs för ramverket Sektor/Sphere REF.
Sector and Sphere: the design and implementation of a high-performance data cloud
{'venue': 'Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences', 'journal': 'Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}