抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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新たな分散インメモリ計算フレームワーク,Apache火花のような膨大なキャッシュデータを処理し,数秒以内にできる。著しく高い効率がシステムは,タスクのデータのバランスをとり,データの局所性を確実にするために必要である。しかし,動的荷重を受けるとevictedデータセットの収集を操作する応用のためのこれらの要求を満足させるために挑戦的である。動力学は時変データ量と分布はしばしば高価なデータ再配分と移動操作を,高いオーバヘッドと大きな遅延をもたらすにつながる可能性がある。この問題に取り組むために,筆者らは,Stark,動的データセット収集に利用できるメモリ計算を最適化するために特別に設計されたシステムを提案した。Starkが複数のデータセット(例えば,結合及び共役群)変換のためのデータ局所性を強制する不要なデータ複製とシャッフルを回避する。,変動データ量とskeweddata分布に対応するために,Starkは弾性を供給バランス課題実行時間andreduceジョブメイクスパンに分割した。最後に,Stark有界故障回復遅延データチェックポインティング戦略byoptimizingを達成した。50サーバクラスタの評価はStark4xによるジョブメイクスパンを低減し,火花と比較して6Xによるシステムスループットを改善することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】