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Adequação da computação intensiva em dados para ambientes desktop grid com uso de MapReduce

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Adequação da computação intensiva em dados para ambientes desktop grid com uso de MapReduce

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Título Adequação da computação intensiva em dados para ambientes desktop grid com uso de MapReduce
Outro título Adequacy of intensive data computing to desktop grid environment with using of mapreduce
Autor Anjos, Julio Cesar Santos dos
Orientador Geyer, Claudio Fernando Resin
Data 2012
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Computação em grade
Sistemas distribuidos
[en] Desktop grid
[en] Distributed systems
[en] MapReduce
Resumo O surgimento de volumes de dados na ordem de petabytes cria a necessidade de desenvolver-se novas soluções que viabilizem o tratamento dos dados através do uso de sistemas de computação intensiva, como o MapReduce. O MapReduce é um framework de programação que apresenta duas funções: uma de mapeamento, chamada Map, e outra de redução, chamada Reduce, aplicadas a uma determinada entrada de dados. Este modelo de programação é utilizado geralmente em grandes clusters e suas tarefas Map ou Reduce são normalmente independentes entre si. O programador é abstraído do processo de paralelização como divisão e distribuição de dados, tolerância a falhas, persistência de dados e distribuição de tarefas. A motivação deste trabalho é aplicar o modelo de computação intensiva do MapReduce com grande volume de dados para uso em ambientes desktop grid. O objetivo então é investigar os algoritmos do MapReduce para adequar a computação intensiva aos ambientes heterogêneos. O trabalho endereça o problema da heterogeneidade de recursos, não tratando neste momento a volatilidade das máquinas. Devido às deficiências encontradas no MapReduce em ambientes heterogêneos foi proposto o MR-A++, que é um MapReduce com algoritmos adequados ao ambiente heterogêneo. O modelo do MR-A++ cria uma tarefa de medição para coletar informações, antes de ocorrer a distribuição dos dados. Assim, as informações serão utilizadas para gerenciar o sistema. Para avaliar os algoritmos alterados foi empregada a Análise 2k Fatorial e foram executadas simulações com o simulador MRSG. O simulador MRSG foi construído para o estudo de ambientes (homogêneos e heterogêneos) em larga escala com uso do MapReduce. O pequeno atraso introduzido na fase de setup da computação é compensado com a adequação do ambiente heterogêneo à capacidade computacional das máquinas, com ganhos de redução de tempo de execução dos jobs superiores a 70 % em alguns casos.
Abstract The emergence of data volumes in the order of petabytes creates the need to develop new solutions that make possible the processing of data through the use of intensive computing systems, as MapReduce. MapReduce is a programming framework that has two functions: one called Map, mapping, and another reducing called Reduce, applied to a particular data entry. This programming model is used primarily in large clusters and their tasks are normally independent. The programmer is abstracted from the parallelization process such as division and data distribution, fault tolerance, data persistence and distribution of tasks. The motivation of this work is to apply the intensive computation model of MapReduce with large volume of data in desktop grid environments. The goal then is to investigate the intensive computing in heterogeneous environments with use MapReduce model. First the problem of resource heterogeneity is solved, not treating the moment of the volatility. Due to deficiencies of the MapReduce model in heterogeneous environments it was proposed the MR-A++; a MapReduce with algorithms adequated to heterogeneous environments. The MR-A++ model creates a training task to gather information prior to the distribution of data. Therefore the information will be used to manager the system. To evaluate the algorithms change it was employed a 2k Factorial analysis and simulations with the simulant MRSG built for the study of environments (homogeneous and heterogeneous) large-scale use of MapReduce. The small delay introduced in phase of setup of computing compensates with the adequacy of heterogeneous environment to computational capacity of the machines, with gains in the run-time reduction of jobs exceeding 70% in some cases.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/71673
Arquivos Descrição Formato
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