Problemet med Big Data kännetecknas av de så kallade 3V-funktionerna: Volym -en enorm mängd data, Velocity -en hög dataintagsfrekvens, och variation -en blandning av strukturerade data, halvstrukturerade data, och ostrukturerade data. De toppmoderna lösningarna på problemet med stora data grundar sig till stor del på ramen MapReduce (även kallad "open source implementation Hadoop"). Även om Hadoop hanterar datavolymutmaningen framgångsrikt, hanterar den inte datamångfalden väl eftersom programmeringsgränssnitten och dess tillhörande databehandlingsmodell är obekväm och ineffektiv för hantering av strukturerade data och grafdata. I detta dokument presenteras epiC, ett extensibelt system för att ta itu med Big Datas datamångfaldsutmaning. EpiC introducerar en allmän Actor-liknande samtidig programmeringsmodell, oberoende av databehandlingsmodellerna, för att specificera parallella beräkningar. Användarna bearbetar multistrukturerade dataset med lämpliga epiC-tillägg, införandet av en databehandlingsmodell som är bäst lämpad för datatypen och hjälpkoden för att kartlägga databehandlingsmodellen till epiC:s samtidiga programmeringsmodell. Liksom Hadoop kan program som skrivs på detta sätt automatiskt parallelliseras och körtidens system tar hand om feltolerans och kommunikation mellan maskiner. Vi presenterar utformningen och genomförandet av epiC:s samtidiga programmeringsmodell. Vi presenterar också två skräddarsydda databehandling modell, en optimerad MapReduce förlängning och en relationell modell, ovanpå epiC. Experiment visar effektiviteten och ändamålsenligheten i vårt föreslagna epiC.
epiC REF antar Actor-liknande programmeringsmodell för att inkapsla olika parallella bearbetningsmodeller i ett system.
epiC: an Extensible and Scalable System for Processing Big Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}