MapReduce distribuerade programmeringsramen har blivit populär, trots bevis på att nuvarande implementationer är ineffektiva, kräver mycket mer hårdvara än en traditionell relationsdatabaser för att slutföra liknande uppgifter. MapReduce jobb är tillgängliga för många traditionella databas frågeoptimeringar (B+Trees för val, kolumn-storestyle tekniker för projektioner, etc), men befintliga system inte tillämpa dem, avsevärt eftersom fri-form användarkod skymmer den sanna datadriften utförs. Till exempel, ett urval i SQL är lätt att upptäcka, men ett urval i en MapReduce program är inbäddad i Java kod tillsammans med massor av andra programlogik. Vi kan be programmeraren att ge tydliga tips om programmets datasemantik, men en av MapReduces attraktioner är just att det inte ber användaren om sådan information. Detta papper täcker Manimal, som automatiskt analyserar MapReduce program och tillämpar lämpliga dataaware optimeringar, vilket kräver ingen ytterligare hjälp alls från programmeraren. Vi visar att Manimal framgångsrikt upptäcker optimeringsmöjligheter över en rad dataoperationer, och att det ger hastighetshöjningar på upp till 1,121% på tidigare skrivna MapReduce-program.
I REF infördes ett optimeringssystem kallat Manimal, som analyserar MapReduce-program genom att tillämpa lämpliga dataaware-optimeringar.
Automatic Optimization for MapReduce Programs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}