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Die Anwendung von hochgradigen parallelen Laufzeiten auf daten-/berechnungsintensive Anwendungen wird zunehmend verbreitet. Die Einfachheit des MapReduce-Programmiermodells und die Verfügbarkeit von Open-Source-MapReduce-Laufzeiten wie Hadoop ziehen immer mehr Benutzer zu diesem Programmiermodell an. Microsoft hat DryadLINQ für akademische Zwecke veröffentlicht, damit Benutzer ein neues Programmiermodell und eine Laufzeit erleben können, die in der Lage ist, umfangreiche daten-/berechnungsintensive Analysen durchzuführen. In diesem Papier präsentieren wir unsere Erfahrungen mit der Anwendung von DryadLINQ für eine Reihe von wissenschaftlichen Datenanalysen, identifizieren deren Zuordnung zum DryadLINQ-Programmiermodell und vergleichen deren Leistungen mit Hadoop-Implementierungen derselben Anwendungen.
Ekanayake et al. (Di,) untersuchten diese Frage.