Wprowadzenie do optymalnego wykorzystania MapReduce

• Autorzy: Busłowska, E. , Juźwiuk, Ł.

Warianty tytułu

EN

Introduction to the optimal use of MapReduce

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł ma na celu przedstawienie krytycznych punktów w MapReduce prowadzących do utraty lub zysku w wydajności. Jest to wstęp do dokładniejszej analizy poszczególnych faz wykonania występujących w większości implementacji z wykorzystaniem tegoż paradygmatu. Poruszane są ogólne zagadnienia związane z danymi, mapowaniem, redukcją, partycjonowaniem oraz kilka innych.

EN

Purpose of the paper is to create simple overview of critical points for performance in MapReduce. This is introduction to more detailed analysis of execution phases being part of the most issues implemented using said paradigm. Discussed are general issues related to data, mapping, reduction, partitioning and several others.

Słowa kluczowe

PL

systemy informatyczne; MapReduce; optymalne wykorzystanie

EN

information system; MapReduce; optimum use of

• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 4
• Strony: 3870--3875
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Busłowska, E.

• Politechnika Białostocka,

autor

Juźwiuk, Ł.

• Politechnika Białostocka,

Bibliografia

• 1.J. Dean, S. Ghemawat: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters, OSDI’04: Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, San Francisco, CA, 2004, http://research.google.com/archive/ mapreduce.html.
• 2.Ch. Lam: Hadoop in Action, Manning, 2010.
• 3.A. Holmes: Hadoop in Practice, Manning, 2012.
• 4.G. Kamat, S. Singh: Compression Options in Hadoop – A Tale of Tradeoffs, Hadoop Summit, 2013, http://www. slideshare.net/Hadoop_Summit/kamat-singh-june27425pmroom210cv2.
• 5.M. Bhandarkar: Practical Problem Solving with Hadoop and Pig, Middleware, 2009, http://www.slideshare.net/ hadoop/practical-problem-solving-with-apache-hadoop-pig.