Abstract-The MapReduce paradigm ger en skalbar modell för storskalig dataintensiv databehandling och tillhörande feltolerans. Med dataproduktion som ökar dagligen på grund av ständigt växande tillämpningsbehov, vetenskapliga strävanden och konsumtion, måste MapReduce-modellen och dess implementeringar utvärderas ytterligare, förbättras och stärkas. Flera MapReduce ramverk med olika grader av överensstämmelse med de viktigaste grundsatserna i modellen finns idag, var och en, optimerad för specifika funktioner. HPC-program och middleware utvecklare måste därför förstå de komplexa beroenden mellan MapReduce funktioner och deras program. Vi presenterar en standardriktlinje för kvantifiering, jämförelse och kontrastering av MapReduce-plattformars prestanda under ett brett spektrum av representativa användningsfall. Vi rapporterar resultatet av tre olika MapReduce-implementeringar på riktmärkena, och drar slutsatser om deras nuvarande prestandaegenskaper. De tre plattformar vi valde för utvärdering är den allmänt använda Apache Hadoop implementering, Twister, som har diskuterats i litteraturen, och LEMO-MR, vår egen implementering. Prestandaanalysen vi utför kastar också ljus över de tillgängliga designbesluten för framtida implementeringar, och ger Grid-forskare möjlighet att välja MapReduce-implementationen som bäst passar deras applikationsbehov.
Sakarja m.fl. REF jämför Hadoop, LEMO-MR och twister (tre implementeringar av MapReduce-modellen).
Benchmarking MapReduce Implementations for Application Usage Scenarios
{'venue': '2011 IEEE/ACM 12th International Conference on Grid Computing', 'journal': '2011 IEEE/ACM 12th International Conference on Grid Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}