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01.08.2016 | Ausgabe 8/2016

The Journal of Supercomputing 8/2016

Formal performance evaluation of the Map/Reduce framework within cloud computing

Zeitschrift:
The Journal of Supercomputing > Ausgabe 8/2016
Autoren:
M. Carmen Ruiz, Diego Cazorla, Diego Pérez, Javier Conejero

Abstract

The recent appearance, evolution and massive expansion of social media-based technologies, in conjunction with what currently is known as Internet of Things, results in a vertiginous data production. One of the main contributions to address this matter has been the Hadoop framework (which implements the Map/Reduce paradigm), especially when used in conjunction with Cloud computing environments. In this paper, a comprehensive and rigourous study of the Map/Reduce framework using formal methods is presented. Specifically, the Timed Process Algebra BTC is used, and the resulting formal model is evaluated with a real social media data Hadoop-based application. Moreover, the formal model is validated by carrying out several experiments on a real private Cloud environment. Finally, the formal model outcomes are harnessed to determine the best performance–cost agreement in a real scenario. Results show that the proposed model enables to determine in advance both the performance of a Hadoop-based application within Cloud environments and the best performance–cost agreement.

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