Hadoop MapReduce är nu ett populärt val för att utföra storskalig dataanalys. Denna tekniska rapport beskriver en detaljerad uppsättning matematiska prestandamodeller för att beskriva utförandet av en MapReduce jobb på Hadoop. Modellerna beskriver dataflödes- och kostnadsinformation vid den fina detaljrikedomen av faser inom kartan och minskar arbetsuppgifterna vid ett utförande av ett arbete. Modellerna kan användas för att uppskatta resultatet av MapReduce-jobben samt för att hitta de optimala konfigurationsinställningarna som ska användas när jobben körs. Utförandet av en MapReduce jobb delas upp i kartuppgifter och minska uppgifter. Därefter, kartuppgiftsutförande delas in i faser: Läsa (läsa kartans ingångar), Karta (avbildningsfunktionsbearbetning), Samla (serialisering till buffert och partitionering), Spill (sortera, kombinera, komprimera, och skriva kartutgångar till lokala disk), och Sammanfoga (sammanfoga sorterade spillfiler). Minska aktivitetsutförande delas in i faser: Shuffle (överföring av kartutgångar för att minska uppgifter, med dekompression vid behov), Sammanfogning (sammanfogning sorterade kartutgångar), Minska (minska funktionsbehandling) och Skriv (skriva minska utdata till distribuerade filsystem). Varje fas utgör en viktig del av arbetets övergripande utförande i Hadoop. Vi har utvecklat prestandamodeller för varje uppgiftsfas, som sedan kombineras för att bilda den övergripande Map-Reduce Job-modellen.
Herodotou REF förfinade en mer detaljerad matematisk modell för varje fas av MapReduce, där kartfasen är uppdelad i fem delfaser och reduktionsfasen är uppdelad i fyra delfaser.