Web of Science: 3 cites, Scopus: 4 cites, Google Scholar: cites
Analysis and improvement of map-reduce data distribution in read mapping applications
Espinosa, Antonio (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Hernández Budé, Porfidio (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Moure, Juan C. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Protasio Ramirez, Joan (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Ripoll Aracil, Ana (Ana) (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)

Títol variant: Analysis and optimization of map reduce data distribution in read mapping applications
Data: 2012
Resum: The map-reduce paradigm has shown to be a simple and feasible way of filtering and analyzing large data sets in cloud and cluster systems. Algorithms designed for the paradigm must implement regular data distribution patterns so that appropriate use of resources is ensured. Good scalability and performance on Map-Reduce applications greatly depend on the design of regular intermediate data generation-consumption patterns at the map and reduce phases. We describe the data distribution patterns found in current Map-Reduce read mapping bioinformatics applications and show some data decomposition principles to greatly improve their scalability and performance.
Ajuts: Ministerio de Ciencia y Tecnología CSD2007-00050
Drets: Tots els drets reservats.
Llengua: Anglès
Document: Article ; recerca ; Versió acceptada per publicar
Matèria: Bioinformatics ; Read mapping ; Map reduce ; Scalability
Publicat a: The journal of supercomputing, Vol. 62 (2012) , p. 1305-1317, ISSN 1573-0484

DOI: 10.1007/s11227-012-0792-8


Postprint
15 p, 563.4 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats

 Registre creat el 2024-01-26, darrera modificació el 2024-05-04



   Favorit i Compartir