Abstract-De flesta vetenskapliga dataanalyser omfattar analys av omfattande data som samlats in från olika instrument. Effektiva parallella/konkurrenta algoritmer och ramverk är nyckeln till att uppfylla skalbarhets- och prestandakraven i sådana vetenskapliga dataanalyser. Den nyligen införda MapReduce-tekniken har fått stor uppmärksamhet från forskarsamhället för dess tillämpning i stora parallella dataanalyser. Även om det finns många utvärderingar av MapReduce-tekniken med hjälp av stora textdatasamlingar har endast ett fåtal utvärderingar gjorts för vetenskapliga dataanalyser. Målen i detta dokument är tvåfaldiga. Först presenterar vi vår erfarenhet av att tillämpa MapReduce-tekniken för två vetenskapliga dataanalyser: (i) High Energy Physics data analyses; (ii) Kmeas clustring. För det andra presenterar vi CGL-MapReduce, en streamingbaserad MapReduce-implementering och jämför dess prestanda med Hadoop.
Den nyligen införda MapReduce-tekniken har fått stor uppmärksamhet från forskarsamhället för dess tillämpning i stora parallella dataanalyser REF.
MapReduce for Data Intensive Scientific Analyses
{'venue': '2008 IEEE Fourth International Conference on eScience', 'journal': '2008 IEEE Fourth International Conference on eScience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}