Abstract-Stor skala vetenskapliga tillämpningar är ofta flaskhalsade på grund av skrivandet av checkpoint-restart data. Mycket arbete har fokuserats på att förbättra deras skrivprestanda. Med de ökande behoven av vetenskapliga upptäckter från dessa dataset, är det också viktigt att ge bra läsprestanda för många vanliga åtkomstmönster, vilket kräver effektiv dataorganisation. För att ta itu med denna fråga introducerar vi Elastic Data Organization (EDO), som öppet kan möjliggöra olika data organisationsstrategier för vetenskapliga tillämpningar. Genom sina flexibla databeställningsalgoritmer harmoniserar EDO olika åtkomstmönster med det underliggande filsystemet. Två nivåer av databeställning införs i EDO. En arbetar på datagruppers nivå (även kallade processgrupper). Den använder Hilbert Space Filling Curves (SFC) för att balansera fördelningen av datagrupper över lagringsmålen. En annan styr beställningen av dataelement inom en datagrupp. Den delar upp en datagrupp i subchunks och skapar en bra balans mellan storleken på subchunks och antalet sökoperationer. Våra experimentella resultat visar att EDO kan uppnå en balanserad datadistribution över alla dimensioner och förbättra läsprestandan hos flerdimensionella datauppsättningar i vetenskapliga tillämpningar.
REF studerade placeringen av databitar och förbättrade läsprestandan för vetenskapliga tillämpningar som körs på storskaliga system.
EDO: Improving Read Performance for Scientific Applications through Elastic Data Organization
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Cluster Computing', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Cluster Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}