Ytterligare och ungefärliga beräkningar används i allt högre grad för dataanalys för att uppnå ett låglatent utförande och ett effektivt utnyttjande av dataresurserna. Inkrementell beräkning uppdaterar utdata stegvis istället för att ombearbeta allt från grunden för successiva körningar av ett jobb med inmatningsförändringar. Ungefärlig beräkning returnerar en ungefärlig utdata för ett jobb istället för den exakta utdatan. Båda paradigmerna förlitar sig på beräkning över en delmängd av dataobjekt istället för beräkning över hela datauppsättningen, men de skiljer sig åt i sina metoder för att hoppa över delar av beräkningen. Incremental computing bygger på memoaring av mellanliggande resultat av sub-computations, och återanvända dessa memoized resultat över jobb. Ungefärlig beräkning bygger på representativ provtagning av hela datasetet för att beräkna över en delmängd av dataobjekt. I den här artikeln konstaterar vi att dessa två paradigmer kompletterar varandra och kan vara gifta tillsammans! Vår idé är ganska enkel: designa en provtagningsalgoritm som förvränger urvalet till de memorerade dataobjekten från tidigare körningar. För att förverkliga denna idé utformade vi en online stratifierad provtagningsalgoritm som använder självjusterande beräkningar för att producera en stegvis uppdaterad ungefärlig utgång med begränsat fel. Vi implementerade vår algoritm i ett dataanalyssystem kallat INCAPPROX baserat på Apache Spark Streaming. Vår utvärdering med hjälp av mikrobenchmarks och verkliga fallstudier visar att INCAPPROX uppnår fördelarna med både inkrementell och ungefärlig beräkning.
• IncApprox REF är ett strömdataanalyssystem som är beroende av både ungefärliga och inkrementella beräkningar för att stegvis uppdatera ett ungefärligt resultat för dataanalysuppgifter.
IncApprox: A Data Analytics System for Incremental Approximate Computing
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}