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J-GLOBAL ID：202002280871519656   整理番号：20A1504347

スパークにおけるキャッシュ管理のための参照距離の回避とプリフェッチ【JST・京大機械翻訳】

Reference-distance Eviction and Prefetching for Cache Management in Spark

著者 (3件)： Perez Tiago B. G. (University of Colorado, Colorado Springs, Colorado) ,  Zhou Xiaobo (University of Colorado, Colorado Springs, Colorado) ,  Cheng Dazhao (University of North Carolina, Charlotte, North Carolina)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICPP 2018  ページ： 1-10  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： メモリキャッシュ利用の最適化は,Sparkのようなメモリ内データ並列フレームワークの性能にとって重要である。現在のデータ分析フレームワークは,アプリケーションの有向非巡回グラフ(DAG)で利用可能なデータ依存性情報を利用しない,一般的な最小最近使用されている(LRU)政策を利用する。依存性意識キャッシング,特にMemTuneと最小参照計数(LRC)における最近の研究は,このギャップを閉じる重要な改良をした。しかし,それらはDAG構造を完全に利用せず,それはワークフローを横断するデータ参照の時間空間的分布のような情報を付与し,さらにキャッシュヒット比とアプリケーション実行時間を改善する。本論文では,キャッシュ管理を改善するために,DAG情報を利用する新しいキャッシュ管理ポリシー,ほとんどの参照距離(MRD)を提案し,データの除去と先読みの両方を最適化する。MRDは,アプリケーションワークフローにおける各データブロック基準の相対的段階距離を考慮し,使用するキャッシュにおける最も遠いデータおよび最小の可能性データを効果的に排除し,一方,必要になる最もありそうなデータ,そして,それを行う際に,I/O時間によるより良い重複計算を行う。Spark実装による著者らの実験は,一般的なベンチマーク作業負荷を利用して,MRDが,LRUと比較して,低いオーバヘッドを持ち,性能を改善し,そして,MemTuneとLRCと比較して,それぞれ,68%と45%まで,最大68%と45%まで改善することを示した。それは,I/O集約作業負荷に対して最良であった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  最適化 ,  空間分布 ,  *キャッシュメモリ ,  データ解析 ,  応用プログラム ,  ベンチマーク ,  ワークフロー
準シソーラス用語： キャッシング ,  *プリフェッチ ,  実行時間 ,  DAG【グラフ】 ,  先読み ,  オーバヘッド ,  データ依存性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： キャッシュ管理 ,  DAG ,  火花 ,  基準距離

分類 (1件)： 記憶方式  (JC02040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： スパーク ,  キャッシュ管理 ,  参照 ,  回避 ,  プリフェッチ