MapReduce har använts i stor skala för dataanalys i molnet. Systemet är väl känt för sin elastiska skalbarhet och finkorniga feltolerans även om dess prestanda har noterats vara suboptimal i databassammanhang. Enligt en nyligen genomförd studie [19] är Hadoop, en öppen källkodsimplementering av MapReduce, långsammare än två toppmoderna parallella databassystem när det gäller att utföra en mängd olika analytiska uppgifter med en faktor 3.1 till 6.5. MapReduce kan uppnå bättre prestanda med tilldelning av mer beräkna noder från molnet för att påskynda beräkning; dock är detta tillvägagångssätt att "hyra fler noder" inte kostnadseffektivt i en pay-as-you-go miljö. Användarna vill ha ett ekonomiskt elastiskt skalbart databehandlingssystem och är därför intresserade av om MapReduce kan erbjuda både elastisk skalbarhet och effektivitet. I detta dokument genomför vi en prestandastudie av MapReduce (Hadoop) på en 100-node kluster av Amazon EC2 med olika nivåer av parallellism. Vi identifierar fem designfaktorer som påverkar Hadoops prestanda och undersöker alternativa men kända metoder för varje faktor. Vi visar att genom att noggrant justera dessa faktorer kan Hadoops totala prestanda förbättras med en faktor på 2,5 till 3,5 för samma referensvärde som användes i [19], och är därmed mer jämförbar med den för parallella databassystem. Våra resultat visar att det därför är möjligt att bygga ett molndatasystem som är både elastiskt skalbart och effektivt.
Jiang m.fl. REF genomförde en prestandastudie av MapReduce på Hadoop-plattformen.
The Performance of MapReduce: An In-depth Study
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}