I detta dokument utvärderas MapReduce-modellens lämplighet för flerkärniga och flerprocessorsystem. MapReduce skapades av Google för applikationsutveckling på datacenter med tusentals servrar. Det gör det möjligt för programmerare att skriva funktionell-stil kod som automatiskt parallelliseras och schemaläggs i ett distribuerat system. Vi beskriver Phoenix, en implementering av MapReduce för delade minnessystem som inkluderar ett programmerings API och ett effektivt körtidssystem. Phoenix körtiden hanterar automatiskt skapandet av trådar, dynamisk schemaläggning av uppgifter, datapartitionering och feltolerans mellan processornoder. Vi studerar Phoenix med multi-core och symmetriska multiprocessorsystem och utvärderar dess prestanda potential och felåterställningsfunktioner. Vi jämför också MapReduce kod med kod skriven i lägre nivå API:er såsom P-trådar. Sammantaget fastställer vi att MapReduce, med tanke på ett noggrant genomförande, är en lovande modell för skalbara prestanda på delade minnessystem med enkel parallellkod.
Phoenix, presenteras av Colby Ranger et al., är en MapReduce genomförande för flerkärniga system och multiprocessorsystem REF.
Evaluating MapReduce for Multi-core and Multiprocessor Systems
{'venue': '2007 IEEE 13th International Symposium on High Performance Computer Architecture', 'journal': '2007 IEEE 13th International Symposium on High Performance Computer Architecture', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}