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Maresia : an approach to deal with the single points of failure of the MapReduce model

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Maresia : an approach to deal with the single points of failure of the MapReduce model

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Título Maresia : an approach to deal with the single points of failure of the MapReduce model
Outro título Maresi: uma abordagem para lidar com os pontos de falha única do modelo MapReduce
Autor Marcos, Pedro de Botelho
Orientador Geyer, Claudio Fernando Resin
Data 2013
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto P2P
Sistemas operacionais
[en] Distributed systems
[en] Fault tolerance
[en] Mapreduce
[en] P2P
Resumo Durante os últimos anos, a quantidade de dados gerada pelas aplicações cresceu consideravelmente. No entanto, para tornarem-se relevantes estes dados precisam ser processados. Para atender este objetivo, novos modelos de programação para processamento paralelo e distribuído foram propostos. Um exemplo é o modelo MapReduce, o qual foi proposto pela Google. Este modelo, no entanto, possui pontos de falha única (SPOF), os quais podem comprometer a sua execução. Assim, este trabalho apresenta uma nova arquitetura, inspirada pelo Chord, para lidar com os SPOFs do modelo. A avaliação da proposta foi realizada através de modelagem analítica e de testes experimentais. Os resultados mostram a viabilidade de usar a arquitetura proposta para executar o MapReduce.
Abstract During the last years, the amount of data generated by applications grew considerably. To become relevant, however, this data should be processed. With this goal, new programming models for parallel and distributed processing were proposed. An example is the MapReduce model, which was proposed by Google. This model, nevertheless, has Single Points of Failure (SPOF), which can compromise the execution of a job. Thus, this work presents a new architecture, inspired by Chord, to avoid the SPOFs on MapReduce. The evaluation was performed through an analytical model and an experimental setup. The results show the feasibility of using the proposed architecture to execute MapReduce jobs.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/65635
Arquivos Descrição Formato
000870182.pdf (1.432Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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