Abstrakt. Big Data anses vara företags, organisationers och till och med nationers egendom. Att omvandla stora data till verkliga skatter kräver stöd från stora datasystem. En mängd kommersiella produkter och produkter med öppen källkod har släppts ut för lagring och bearbetning av stora data. Medan big data användare står inför valet av vilket system som bäst passar deras behov, big data system utvecklare står inför frågan om hur man utvärderar sina system med avseende på allmänna big data behandling behov. Systembenchmarking är det klassiska sättet att uppfylla ovanstående krav. Existerande riktmärken för big data antingen misslyckas med att representera de olika kraven på bearbetning av big data, eller bara inriktar sig på en specifik plattform, t.ex. Det är Hadoop. I detta dokument, tillsammans med våra industriella partner, presenterar vi BigOP, en endto-end system benchmarking ram, med abstraktion av representativa Operation uppsättningar, arbetsbelastning mönster, och föreskrivna tester. BigOP är en del av ett benchmarkingprojekt för stordata med öppen källkod, BigDataBench 1. BigOP:s abstraktionsmodell styr inte bara utvecklingen av BigDataBench, utan möjliggör även automatisk generering av tester med omfattande arbetsbelastningar. Vi illustrerar BigOP:s genomförbarhet genom att införa ett automatiskt testgenereringsverktyg och benchmarking mot tre allmänt använda system för behandling av stora data, dvs. Hadoop, Spark och MySQL Cluster. Tre tester inriktade på tre olika tillämpningsscenarier föreskrivs. Testerna omfattar relationsdata, textdata och grafdata samt all verksamhet och arbetsbelastningsmönster. Vi rapporterar resultat efter testspecifikationer.
Zhu m.fl. I Ref föreslogs en benchmarkingram – BigOP, abstraktion av dataverksamheten och arbetsbelastningsmönster.
BigOP: Generating Comprehensive Big Data Workloads as a Benchmarking Framework
{'venue': 'Database Systems for Advanced Applications: 19th International Conference, DASFAA 2014, Bali, Indonesia, April 21-24, 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}