MapReduce är en programmeringsmodell för parallell databehandling som ofta används i molnbaserade datormiljöer. Nuvarande MapReduce implementeringar är baserade på centraliserade master-slave arkitekturer som inte klarar bra med dynamiska molninfrastrukturer, som ett molnmoln, där noder kan gå med och lämna nätverket till höga priser. Vi har utformat ett adaptivt MapReduce-ramverk, P2P-KartaReduce, som utnyttjar en peer-to-peer-modell för att hantera node curn, master misslyckanden, och jobbåterställning på ett decentraliserat men effektivt sätt, för att ge en mer tillförlitlig MapReduce middleware som effektivt kan utnyttjas i dynamiska Cloud-infrastrukturer. I detta dokument beskrivs P2P-KartaReduce-systemet som ger en detaljerad beskrivning av dess grundläggande mekanismer, en prototypimplementering och en omfattande prestandautvärdering i olika nätverksscenarier. Prestandaresultaten bekräftar den goda feltoleransnivå som tillhandahålls av P2P-KartaReduce-ramverket jämfört med ett centraliserat genomförande av MapReduce, samt dess begränsade effekt när det gäller allmänna nät.
P2P-KartaReduce REF är en P2P-modell inom ramen för MapReduce.
P2P-MapReduce: Parallel data processing in dynamic Cloud environments
{'venue': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'journal': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}