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저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제9권 제2호
발행연도
2014.1
수록면
109 - 115 (7page)

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Analyzing large scale data has become an important activity for many organizations. Since MapReduce is a promising tool for processing the massive data sets, there are increasing studies to evaluate the performance of various algorithms related to MapReduce. In this paper, we first develop a simulation framework that includes MapReduce workload model, data center model, and the model of data access pattern. Then we propose two algorithms that can reduce the energy consumption of MapReduce systems. Using the simulation framework, we evaluate the performance of the proposed algorithms under different application characteristics and configurations of data centers.
#Performance evaluation #Simulation #Large-scale data processing #MapReduce

목차

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C. L. Abad / 2012 / A Storage-Centric Analysis of MapReduce Workloads : File Popularity, Temporal Locality and Arrival Patterns / Proceedings of IEEE International Symposium on Wor google schola H. Schwetman / 2009 / User’s Guide : Article Reprints : CSIM 18-The Simulation Engine / World Wide Web electronic publication google schola J. Leverich / 2010 / On the Energy(in)Efficiency of Hadoop Clusters / ACM SIGOPS Operating Systems Review 44 (1) : 61 ~ 65 google schola R.T. Kaushik / 2010 / GreenHDFS:Towards An Energy-Conserving Storage-Efficient, Hybrid Hadoop Compute Cluster / Proceedings of USENIX Annual Technical Conference google schola S. Hammoud / 2010 / MRSim : A Discrete Event Based MapReduce Simulator / Proceedings of International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery : 2993 ~ 2997 google schola

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