Abstract-Stor skala antagandet av MapReduce beräkningar på offentliga moln hindras av bristen på förtroende för de deltagande virtuella maskiner, eftersom missuppfattade arbetarnoder kan äventyra integriteten av beräkningsresultatet. I detta dokument föreslår vi en ny MapReduce-ramverk, Cross Cloud MapReduce (CCMR), som lägger över MapReduce-beräkningen på toppen av ett hybridmoln: mastern som har kontroll över hela beräkningen och garanterar resultatintegritet körs på ett privat och pålitligt moln, medan normala arbetare kör på ett offentligt moln. För att uppnå hög noggrannhet föreslår CCMR ett system för integritetskontroll av både kartfasen och reduktionsfasen, som kombinerar slumpmässig aktivitetsreplikation, slumpmässig uppgiftsverifiering och kreditackumulering, och CCMR strävar efter att minska omkostnaderna genom att minska den gränsöverskridande kommunikationen. Vi implementerar vår strategi baserad på Apache Hadoop MapReduce och utvärdera vårt genomförande på Amazon EC2. Både teoretisk och experimentell analys visar att vårt tillvägagångssätt kan garantera hög resultatintegritet i en normal molnmiljö samtidigt som icke försumbar prestanda overhead (t.ex. när 16,7% arbetstagare är skadliga, CCMR kan garantera minst 99,52% av noggrannheten med 33,6% av overhead när replikationsannolikheten är 0,3 och kredittröskeln är 50).
Dessutom föreslog CCMR Ref olika utformning av kartan och minskningsfasen med tanke på de olika egenskaperna hos olika faser.
Result Integrity Check for MapReduce Computation on Hybrid Clouds
{'venue': '2013 IEEE Sixth International Conference on Cloud Computing', 'journal': '2013 IEEE Sixth International Conference on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}