Abstract Enterprises förvärvar idag stora mängder data från olika källor och utnyttjar denna information genom dataanalys för att stödja ett effektivt beslutsfattande och tillhandahålla nya funktioner och tjänster. Det viktigaste kravet för dataanalys är skalbarhet, helt enkelt på grund av den enorma volymen av data som behöver extraheras, bearbetas och analyseras i rätt tid. Det mest populära ramverket för modern storskalig dataanalys är MapReduce, främst på grund av dess framträdande egenskaper som inkluderar skalbarhet, feltolerans, enkel programmering och flexibilitet. Trots sina meriter har dock MapReduce tydliga prestandabegränsningar i diverse analytiska uppgifter, och detta har gett upphov till en betydande forskning som syftar till att förbättra dess effektivitet, samtidigt som dess önskvärda egenskaper bibehålls. Denna undersökning syftar till att granska den senaste tekniken för att förbättra prestandan av parallell frågebehandling med MapReduce. En uppsättning av de viktigaste svagheterna och begränsningarna i MapReduce diskuteras på en hög nivå, tillsammans med lösande tekniker. En taxonomi presenteras för att kategorisera befintlig forskning på MapReduce förbättringar enligt de specifika problem som de riktar sig till. Baserat på den föreslagna taxonomin ges en klassificering av befintlig forskning med fokus på optimeringsmålet. Avslutningsvis beskriver vi intressanta riktningar för framtida parallella databehandlingssystem.
En bra undersökning av MapReduces tillämpningar för att hantera storskaliga analytiska frågor finns i REF.
A survey of large-scale analytical query processing in MapReduce
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}