Abstract-Running MapReduce program i det publika molnet introducerar det viktiga problemet: hur optimera resursförsörjning för att minimera den finansiella avgiften för ett specifikt jobb? I detta dokument studerar vi hela processen med MapReduce bearbetning och bygga upp en kostnadsfunktion som tydligt modellerar förhållandet mellan mängden indata, tillgängliga systemresurser (Karta och Minska slots) och komplexiteten i Reduce funktion för målet MapReduce jobb. Modellparametrarna kan läras av testkörningar med ett litet antal noder. Baserat på denna kostnadsmodell kan vi lösa ett antal beslutsproblem, såsom den optimala mängden resurser som kan minimera den finansiella kostnaden med en tidsfrist eller minimera tiden under viss finansiell budget. Experimentella resultat visar att denna kostnadsmodell fungerar bra på testade MapReduce-program.
Tian och Chen Ref föreslog en kostnadsmodell som uppskattar resultatet av ett jobb från en uppsättning test körs på ett litet indataset och ett litet antal noder.
Towards Optimal Resource Provisioning for Running MapReduce Programs in Public Clouds
{'venue': '2011 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing', 'journal': '2011 IEEE 4th International Conference on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}