MapReduce arbetsbelastningar har utvecklats till att omfatta ökande mängder tidskänslig, interaktiv dataanalys; vi hänvisar till sådana arbetsbelastningar som MapReduce med Interactive Analysis (MIA). Sådana arbetsbördor drabbar stora kluster, vars storlek och kostnad gör energieffektiviteten till ett avgörande problem. Tidigare arbeten på MapReduce energieffektivitet har ännu inte övervägt denna arbetsbörda klass. Ökat hårdvaruutnyttjande hjälper till att förbättra effektiviteten, men är utmanande att uppnå för MIA arbetsbelastningar. Dessa frågor leder oss att utveckla BEEMR (Berkeley Energy Efficient MapReduce), en energieffektiv MapReduce arbetsbelastning chef motiverat av empirisk analys av verkliga MIA spår på Facebook. Den viktigaste insikten är att även om MIA-kluster är värd stora datavolymer, de interaktiva jobben fungerar på en liten del av data, och därmed kan betjänas av en liten pool av dedikerade maskiner; de mindre tidskänsliga jobb kan köras på resten av kluster på ett batch-sätt. BEEMR uppnår 40–50 % energibesparingar under snäva konstruktionskrav och utgör ett första steg mot att förbättra energieffektiviteten för en allt viktigare klass av datacenterarbetsbelastningar.
Chen Ref anser att interaktiva jobb fungerar på en liten del av data och därmed kan betjänas av en liten pool av dedikerade maskiner.
Energy efficiency for large-scale MapReduce workloads with significant interactive analysis
{'venue': "EuroSys '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}