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J-GLOBAL ID：201702288183718493   整理番号：17A0143352

クラウドの中でのHDFS(Hadoop分散ファイルシステム)ベースのアプリケーションのための位置を意識したデータブロック割当戦略【Powered by NICT】

Location-Aware Data Block Allocation Strategy for HDFS-Based Applications in the Cloud

著者 (4件)： Xu Hua ,  Liu Weiqing ,  Shu Guansheng ,  Li Jing
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CLOUD  ページ： 252-259  発行年： 2016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： ビッグデータ処理応用は徐々に雲へ移動し,クラウドコンピューティングの利点に起因した。Hadoop分散ファイルシステム(HDFS)は,MapReduce的な枠組みに処理ビッグデータのための基本的な支援システムの一つである,Hadoopおよび放電である。しかし,HDFSのデフォルトブロック割当方式を二つの観点,すなわちデータ信頼性損失と性能劣化でクラウド環境によく適合しない,雲中のHDFSは仮想マシンのコロケーションを認識しないためである。ファイルブロックの複数の同じレプリカは,異なる仮想マシン,データ信頼性を加害するが同じ物理的機械配置であることを状況に導くだろう。また,過剰なリモートタスク実行,性能劣化を引き起こすことがわかった。本論文では,これらの問題を解決することを狙った新しい位置データブロック割当戦略を提案した。この戦略は位置に従ってデータブロックと雲の仮想ノードの種々の処理容量を割り当てる。戦略実際Hadoopクラスタに実装し,ベンチマークスイートBigDataBenchと性能を評価した。実験結果は平均8.9%と雲における元のHadoopと比較して11.2%までHadoop応用のタスク実行時間を削減しながら,筆者らの戦略を設計データの信頼性を保証できることを示した。HDFSのデータブロック割当は,基本的な関数であるので,著者らは,提案した戦略は,火花と他のHDFSベースアプリケーションに有益になると信じている。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： *仮想機械システム ,  設計データ ,  信頼性 ,  応用プログラム ,  クラスタ
準シソーラス用語： 実行時間 ,  コロケーション ,  性能劣化 ,  *Hadoop ,  支援システム ,  MapReduce ,  クラウドコンピューティング ,  ビッグデータ ,  *Hadoop分散ファイルシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (8件)： クラウド ,  HDFS ,  Hadoop分散ファイルシステム ,  アプリケーション ,  意識 ,  データブロック ,  割当 ,  戦略