Abstract-The MapReduce programmering paradigm vinner mer och mer popularitet nyligen på grund av dess fördelar med enkel programmering, datadistribution och feltolerans. Det låga hindret för införande av MapReduce gör det till ett lovande ramverk för distribuerade datormiljöer utan särskild inriktning. Variabiliteten i värdresurser och tillgänglighet skulle dock avsevärt kunna försämra MapReduce-tillämpningarnas prestanda. Den replikationsbaserade feltoleransmekanismen hjälper till att lindra vissa problem till priset av ineffektivt utnyttjande av lagringsutrymme. Intelligenta lösningar som garanterar prestandan hos MapReduce-tillämpningar med låg datareplikationsgrad behövs för att främja idén att köra MapReduce-tillämpningar i icke-dedikerad miljö till lägre kostnader. I denna forskning föreslår vi en tillgänglighetsmedveten DAta PlacemenT-strategi (ADAPT) för att förbättra applikationens prestanda utan extra lagringskostnader. Den grundläggande idén med ADAPT är att skicka data baserat på tillgängligheten av varje nod, minska nätverkstrafiken, förbättra datalokaliteten och optimera applikationens prestanda. Vi implementerar prototypen av ADAPT inom ramen för Hadoop, en opensource implementering av MapReduce. ADAPT:s prestanda utvärderas i en emulerad, icke-dedikerad, distribuerad miljö. De experimentella resultaten visar att Adapt kan förbättra prestandan med mer än 30 %. Adapt uppnår hög tillförlitlighet utan behov av ytterligare datareplikation. ADAPT har också utvärderats för storskalig datormiljö genom simuleringar, med lovande resultat.
ADAPT REF införde en strategi för att minska tillgängligheten heterogenitetsproblem i icke-dedikerade distribuerade datormiljöer.
ADAPT: Availability-Aware MapReduce Data Placement for Non-dedicated Distributed Computing
{'venue': '2012 IEEE 32nd International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2012 IEEE 32nd International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}