Tidsmässig och kostnadseffektiv behandling av stora dataset har blivit en viktig ingrediens för framgången för många akademiska, statliga och industriella organisationer. Kombinationen av MapReduce ramverk och cloud computing är ett attraktivt förslag för dessa organisationer. Men även för att köra ett enda program i ett MapReduce-ramverk måste ett antal inställningsparametrar ställas in av användare eller systemadministratörer. Användare stöter ofta på prestandaproblem eftersom de inte vet hur man ställer in dessa parametrar, eller eftersom de inte ens vet att dessa parametrar finns. Med MapReduce som relativt ny teknik är det inte lätt att hitta kvalificerade administratörer. I detta positionspapper gör vi ett argument för tekniker för att automatisera inställningen av inställningsparametrar för MapReduce-program. Målet är att ge bra out-of-the-box prestanda för ad hoc MapReduce-program körs på stora datauppsättningar. Denna funktion kan gå en lång väg mot att förbättra produktiviteten hos användare som saknar färdigheter att själva optimera program på grund av bristande kännedom om MapReduce eller med data som behandlas.
Babu m.fl. REF gör ett argument för tekniker för att automatisera inställningen av inställningsparametrar för MapReduce-program.
Towards automatic optimization of MapReduce programs
{'venue': "SoCC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}