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J-GLOBAL ID：201702266734194583   整理番号：17A1637152

LRC:データ分析クラスタのための依存関係認識キャッシュ管理【Powered by NICT】

LRC: Dependency-aware cache management for data analytics clusters

著者 (4件)： Yu Yinghao (Hong Kong University of Science and Technology) ,  Wang Wei (Hong Kong University of Science and Technology) ,  Zhang Jun (Hong Kong University of Science and Technology) ,  Ben Letaief Khaled (Hong Kong University of Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INFOCOM  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メモリキャッシュをスパーク,Tez,及びPiccoloのような今日のデータ並列システムで使用される積極的にされている。しかし,普及しているシステムはデータ依存性の応用意味論,有向非巡回グラフ(DAG)として表されるに気をとめていないこと 特にLeast Recently Used(LRU)政策むしろ単純なキャッシュ管理政策を採用した。この知識なしに,記憶キャッシングはせいぜい歴史的情報(例えば,アクセス新近性および/または周波数)に基づく将来のデータアクセスパターン,低ヒット率と長い応答時間と非能率的であり,誤ったキャッシングによりしばしば生じる「推測」により行うことができる。本論文では,新しいキャッシュ置換方式,最小参照カウント(LRC),キャッシュ管理を最適化するためのアプリケーション固有DAG情報を利用することを提案した。LRCは,リファレンスカウントが最小キャッシュデータブロックを放出する。参照数はまだ計算されていない依存小児ブロックの数,各データブロックのための,定義した。の有名なベンチマーク負荷に対する経験的分析とクラスタ展開の両方を介してLRCの有効性を実証した。火花実装は,LRUと比較して,LRCは典型的な応用をスピードアップ60%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】

シソーラス用語： 高速化 ,  *データ解析 ,  ベンチマーク ,  応答時間 ,  最適化 ,  *クラスタ ,  *キャッシュメモリ ,  応用プログラム ,  クラスタ展開 ,  意味論
準シソーラス用語： ヒット率 ,  キャッシング ,  DAG【グラフ】 ,  データ依存性 ,  *キャッシュ管理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 言語プロセッサ  (JD03040F) ,  制御方式  (JC02030K) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ分析 ,  クラスタ ,  依存関係 ,  キャッシュ管理