Den snabba ökningen av efterfrågan på molndata utgör en prestandautmaning för både programvaru- och hårdvaruarkitekter. Det är viktigt att analysera och karakterisera databehandlingsprestandan för ett givet molnkluster och att utvärdera prestandaflaskhalsarna i ett molnkluster som bidrar till högre eller lägre databehandlingstid. I detta papper implementerar vi en detaljerad prestandaanalys och karakterisering för Hadoop K-means iterationer genom att skala olika processormikro-arkitektur parametrar och jämföra prestanda med hjälp av Intel och AMD processorer. Detta leder till analys av den underliggande hårdvaran i ett moln kluster servrar för att möjliggöra optimering av programvara och hårdvara för att uppnå maximal prestanda möjligt. Vi föreslår också en prestandauppskattningsmodell som uppskattar prestanda för Hadoop K-betyder iterationer genom att modellera olika processorparametrar för mikroarkitektur. Modellen verifieras för att förutsäga prestanda med mindre än 5 % felmarginal i förhållande till ett uppmätt basvärde.
Arbetet i REF utför prestandaanalys och karakteriseringar för Hadoop K-betyder iterationer.
Performance characterization and analysis for Hadoop K-means iteration
{'venue': 'Journal of Cloud Computing', 'journal': 'Journal of Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}