Sammanfattning-Denna artikel presenterar ALOJA-projektet, ett initiativ för att ta fram mekanismer för en automatiserad karakterisering av kostnadseffektiviteten i Hadoop-utbyggnaden och rapporterar sina första resultat. ALOJA är den senaste fasen i ett långsiktigt samarbete mellan BSC och Microsoft som under de senaste sex åren har utforskat en rad olika aspekter av datorsystem, programvaruteknik och prestandaprofilering. Medan under de senaste 5 åren, Hadoop har blivit de-facto-plattformen för Big Data distributioner, fortfarande lite förstås av hur de olika lagren av programvara och maskinvarudistribution alternativ påverkar dess prestanda. Tidiga ALOJA-resultat visar att Hadoops runtime-prestanda, och därmed dess pris, påverkas kritiskt av relativt enkla programvaru- och maskinvarukonfigurationsval, t.ex. antal kartare, komprimering eller volymkonfiguration. Projektet ALOJA presenterar ett leverantörsneutralt arkiv med över 5000 Hadoop-runs, en testbädd och verktyg för att utvärdera kostnadseffektiviteten hos olika hårdvara, parameterinställning och molntjänster för Hadoop. Eftersom få organisationer har tid eller prestandaprofileringsexpertis förväntar vi oss att vårt växande arkiv kommer att gynna Hadoops kunder för att möta deras Big Data-programbehov. ALOJA strävar efter att tillhandahålla både kunskap och en online-tjänst till vilken användare gör bättre informerade konfigurationsval för sin Hadoop beräkna infrastruktur oavsett om detta är on-premise eller cloud-baserad. Den ursprungliga versionen av ALOJA:s webbapplikation och -källor finns på http://hadoop.bsc.es
1) ALOJA projektet REF : ALOJA projektet är ett öppet initiativ från Barcelona Supercomputing Center (BSC) för att undersöka och automatisera karakteriseringen av kostnadseffektivitet för big data distributioner.
ALOJA: A systematic study of Hadoop deployment variables to enable automated characterization of cost-effectiveness
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}