Abstract-Den allmännyttiga datormodellen som införs av molntjänster i kombination med den rika uppsättningen molninfrastrukturtjänster erbjuder ett mycket hållbart alternativ till traditionella servrar och datorkluster. MapReduce distribuerad databehandling arkitektur har blivit ett verktyg att välja för dataintensiva analyser i molnen och i råvarukluster på grund av dess utmärkta feltolerans funktioner, skalbarhet och användarvänlighet. För närvarande finns det flera alternativ för att använda MapReduce i molnmiljöer, såsom att använda MapReduce som en tjänst, inrätta en egen MapReduce kluster på moln instanser, eller använda specialiserade moln MapReduce runtimes som drar nytta av molninfrastrukturtjänster. I detta papper introducerar vi AzureMapReduce, en ny MapReduce runtime byggd med Microsoft Azure molninfrastrukturtjänster. AzureMapReduce arkitektur framgångsrikt utnyttja den höga latency, så småningom konsekvent, men mycket skalbara Azure infrastrukturtjänster för att ge ett effektivt, på begäran alternativ till traditionella MapReduce kluster. Vidare utvärderar vi användningen och prestandan av MapReduces ramverk, inklusive AzureMapReduce, i molnmiljöer för vetenskapliga applikationer med sekvensmontering och sekvensanpassning som användningsfall.
Till exempel Gunarathne et al. I detta dokument utvärderar vi I/O-prestandan för Amazon EC2 CC och High I/O-plattform.
MapReduce in the Clouds for Science
{'venue': '2010 IEEE Second International Conference on Cloud Computing Technology and Science', 'journal': '2010 IEEE Second International Conference on Cloud Computing Technology and Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}