抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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Apache放電は大規模データセットのための分散処理フレームワーク,RDDs(弾力性のある分散型データセット)として表現し,マシン上の分散型メモリに蓄えられた中間データセットである。種々の計算集中的な運用,還元とソートなどを加速するために,GPUデバイスに焦点を当てた。計算集中的な運用はと呼ばれているときCUDAカーネルを引き合いに出すまでスパーク枠組みを修正した。必要に応じRDDsはアレイ構造に変換し,GPUデバイスに適用した。データ転送オーバヘッドを隠蔽するためにGPU機器メモリ可能な限りにおけるRDDsをキャッシュする必要があるが,ホストマシンに搭載された局所GPUデバイスの数は限られている。本論文では,10Gbpsイーサネット技術上のPCI-Express(PCIe)を介して宿主機に接続されている遠隔GPUデバイスを用いることを提案した。リモートGPUデバイスのためのデータ転送オーバヘッドを軽減するために,筆者らは,局所的および遠隔GPUデバイスのための三種類のRDDキャッシングポリシーを提案した。放電のための局所的および遠隔GPUデバイスを用いた種々の還元プログラム(例えば,和,最大,LineCount)と変換プログラム(例えば,SortByKey,PatternMatch,WordConversion)を実装した。評価結果はGPUを用いた放電は,21.4までのxによるソフトウェアより優れていることを示した。も局所および遠隔GPUデバイスのためのRDDキャッシングポリシーを評価し,遠隔GPUデバイスのためのデータ転送量を最小にするキャッシングポリシーが最良の性能を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
