Ungefärliga resultat baserade på prover ger ofta det enda sättet på vilket avancerade analytiska tillämpningar på mycket massiva datamängder kan tillfredsställa sina tids- och resursbegränsningar. Tyvärr stöds för närvarande inte metoder och verktyg för beräkning av exakta tidiga resultat i MapReduce-orienterade system, även om dessa är avsedda för "stora data". Därför föreslog och genomförde vi en icke-parametrisk förlängning av Hadoop som möjliggör inkrementell beräkning av tidiga resultat för godtyckliga arbetsflöden, tillsammans med tillförlitliga on-line uppskattningar av graden av noggrannhet som hittills uppnåtts i beräkningen. Dessa uppskattningar baseras på en teknik som kallas bootstrappning och som har använts i stor utsträckning i statistik och kan tillämpas på godtyckliga funktioner och datadistributioner. I den här artikeln beskriver vi vårt Early Accurate Result Library (EARL) för Hadoop som utformats för att minimera de ändringar som krävs i MapReduce-ramverket. Olika tester av EARL i Hadoop presenteras för att karakterisera de ofta förekommande situationer där EARL kan ge större uppfarter jämfört med den nuvarande versionen av Hadoop.
Nyligen försök använda bootstrappning teknik över MapReduce ramverk REF.
Early Accurate Results for Advanced Analytics on MapReduce
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}