A unified mapreduce programming interface for multi-core and distributed architectures

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Adornes, Daniel Couto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Faculdade de Informática; Brasil; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: MEMÓRIA COMPARTILHADA DISTRIBUÍDA; PROCESSAMENTO PARALELO; PROCESSAMENTO DISTRIBUÍDO; INFORMÁTICA; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6782

Visando melhoria de performance, simplicidade e escalabilidade no processamento de dados amplos, o Google propôs o padrão paralelo MapReduce. Este padrão tem sido implementado de variadas formas para diferentes níveis de arquitetura, alcançando resultados significativos com respeito a computação de alto desempenho. No entanto, desenvolver código otimizado com tais soluções requer conhecimento especializado na interface e na linguagem de programação de cada solução. Recentemente, a DSL-POPP foi proposta como uma solução de linguagem de programação de alto nível para programação paralela orientada a padrões, visando abstrair as complexidades envolvidas em programação paralela e distribuída. Inspirado na DSL-POPP, este trabalho propõe a implementação de uma interface unificada de programação MapReduce com regras para transformação de código para soluções otimizadas para arquiteturas multi-core de memória compartilhada e distribuída. A avaliação demonstra que a interface proposta é capaz de evitar perdas de performance, enquanto alcança uma redução de código e esforço de programação de 41,84% a 96,48%. Ademais, a construção do gerador de código, a compatibilidade com outras soluções MapReduce e a extensão da DSL-POPP com o padrão MapReduce são propostas para trabalhos futuros.