MapReduce har dykt upp som en populär metod för att bearbeta stora data. Under de senaste åren har dock inte bara big data, men snabba data också exploderat i volym och tillgänglighet. Exempel på sådana data är sensordataströmmar, Twitter Firehose och Facebook-uppdateringar. Många tillämpningar måste behandla snabba data. Kan vi tillhandahålla en MapReduce-stil ram så att utvecklare snabbt kan skriva sådana program och köra dem över ett kluster av maskiner, för att uppnå låg latens och hög skalbarhet? I detta dokument rapporterar vi om vår utredning av denna fråga, som utfördes i Kosmix och WalmartLabs. Vi beskriver MapUpdate, ett ramverk som MapReduce, men speciellt utvecklat för snabbdata. Vi beskriver Muppet, vår implementering av MapUpdate. Under hela beskrivningen lyfter vi fram de viktigaste utmaningarna, argumenterar varför MapReduce inte är väl lämpad att ta itu med dem, och beskriver kortfattat våra nuvarande lösningar. Slutligen beskriver vi våra erfarenheter och lärdomar med Muppet, som har använts i stor utsträckning på Kosmix och WalmartLabs för att driva ett brett spektrum av tillämpningar inom sociala medier och e-handel.
Muppet är ett genomförande av MapUpdate, en MapReduce-liknande ram avsedd för snabba data REF.
Muppet: MapReduce-Style Processing of Fast Data
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 12, pp. 1814-1825 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}