MapReduce

HISTÓRICO, MOTIVAÇÃO E CENÁRIO Grande quantidade de dados criou uma necessidade de maior poder computacional; Impossibilidade de aumentar a capacidade de processamento de um único processador. Solução: paralelização!

HISTÓRICO, MOTIVAÇÃO E CENÁRIO Gráfico 1, obtido com dados de [6]

HISTÓRICO, MOTIVAÇÃO E CENÁRIO Na Google®, as paralelizações nos algoritmos eram feitas caso a caso. Em cada caso, problemas comuns a todas as paralelizações tinham de ser resolvidos. Como fazer um modelo de paralelizações que não necessite de novas implementações para cada caso?

CONCEITO: PARALELIZAÇÃO Paralelizar um algoritmo é executar partes diferentes dele em unidades de processamento diferentes e obter um menor tempo de execução.

CONCEITO: PARALELIZAÇÃO Figura 2 – A paralelização de um processamento

CONCEITO: PARALELIZAÇÃO PROBLEMAS: Como designar processamento aos processadores? Como garantir exclusão mútua onde for necessário? Como fazer o algoritmo paralelo ter os mesmos resultados do original? SINCRONIZAÇÃO!

CONCEITO: COMPUTAÇÃO DISTRIBUÍDA Sistema Paralelo: computador com diversos processadores que compartilham áreas da memória e discos. Sistema distribuído: diversos computadores ligados em rede, capazes de executar algoritmos paralelos. Chamado também de cluster. Cada processador de um cluster é chamado de nó.

O modelo mapreduce Abstração que permite que o usuário seja isolado da camada de paralelização. [1] A paralelização depende da implementação do modelo MapReduce. Na implementação que devem estar garantidas as propriedades do sistema (integridade, disponibilidade, controle de acesso, não-repúdio, confidencialidade, autenticação e privacidade).

MAPREDUCE: VISÃO DO USUÁRIO Usuário programa duas funções: map(chave, valor) -> (chaveInt , valorInt) reduce(chaveInt, valoresInt) -> (saídas)

Map(chave, valor) A função map(chave, valor) recebe como parâmetro de entrada um par (chave, valor) e emite na saída um par (chave intermediária, valor intermediário).

Reduce(chaveInt, valoresint) A função reduce recebe o conjunto de valores intermediários valoresInt (saídas da função map) que estão associados à mesma chave intermediária chaveInt e emite como saída os valores finais na saída para a mesma chave.

A IMPLEMENTAÇÃO DO MAPREDUCE Diversas implementações são possíveis: Cenários diferentes demandam implementações diferentes.

A IMPLEMENTAÇÃO DA GOOGLE® Características dos cluster’s disponíveis: Dispositivos de rede e processamento comuns (x86 dual-core, discos IDE); Cluster com centenas ou milhares de nós. Sistema de arquivos distribuído próprio, o GFS [5]

A IMPLEMENTAÇÃO DA GOOGLE® (2) Usuário implementa as funções map e reduce e chama uma função MapReduce dentro do próprio programa A implementação fragmenta o arquivo de entrada do usuário (64 MB/parte) As funções map e reduce são copiadas para os nós do cluster Mestre X trabalhadores

A IMPLEMENTAÇÃO DA GOOGLE® (3) O mestre: tarefas a trabalhadores ociosos. Trabalhadores mappers recebem um fragmento do arquivo de entrada cada, extraem uma chave e valor dele e chamam a função map. Pares intermediários ficam guardados na memória Escritos em disco periodicamente Mestre toma nota dos locais dos pares intermediários.

A IMPLEMENTAÇÃO DA GOOGLE® (4) O mestre designa um nó para a tarefa de reduce com os locais dos valores intermediários da sua chave. O nó de redução lê todos os valores intermediários relacionados àquela chave intermediária e chama a função reduce, que é executada e escreve em um arquivo de saída o resultado final da execução. Implementação retorna ao programa do usuário

A IMPLEMENTAÇÃO DA GOOGLE® (5) Figura 3 – Esquema da implementação da Google®

Hadoop Uma implementação de código aberto do modelo MapReduce [4] Utiliza interfaces Java® para o programador implementar as funções map e reduce. Muito parecido com a implementação da Google ®, mas é flexível com relação às máquinas em que roda.

Ambientes oportunísticos Ciclos ociosos de máquinas podem ser usados para executar tarefas de map/reduce. Projeto MOON[7] Recursos disponíveis por curtíssimos períodos de tempo

Trabalhos futuros Implementação simplificada de MapReduce Ambientes oportunísticos como serviço: Como garantir um bom serviço? Executar código de interesse nas máquinas de usuários de aplicativos web.

REFERÊNCIAS [1] DEAN, Jeffrey; GHEMAWAT, Sanjay. MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters. Communications of the ACM, v. 51, n. 1, p. 107-113, jan. 2008. Disponível em: <http://static.googleusercontent.com/external_content/untruste d_dlcp/research.google.com/pt-BR//archive/mapreduce- osdi04.pdf>. Acesso em: 23 maio 2012. [2] LÄMMEL, Ralf. Google's MapReduce Programming Model - Revisited. Science of Computer Programming, v.70, n. 1, p. 1-30, jan. 2008. Disponível em: <http://web.cs.wpi.edu/~cs3013/a11/Papers/Lammel_MapRed uce_Revisited.pdf>. Acesso em: 23 maio 2012.

REFERÊNCIAS (2) [3] VENKATESH, Kirpal A.; NEELAMEGAM, K.; REVATHY, R. Usando MapReduce e balanceamento de carga em nuvens, out. 2010. Disponível em: <http://www.ibm.com/developerworks/br/java/library/cl- mapreduce/#N1010A>. Acesso em: 24 abr. 2012. [4] HADOOP. Hadoop 1.0.2 documentation. Disponível em: <http://hadoop.apache.org/common/docs/current/index.html>. Acesso em: 24 abr. 2012. [5] GHEMAWAT, Sanjay; GOBIOFF, Howard; LEUNG, Shun-Tak. The Google File System.ACM SIGOPS Operating Systems Review - SOSP '03, v. 37, n.5, p. 29-43, dez. 2003. Disponível em: <http://www.cs.brown.edu/courses/cs295-11/2006/gfs.pdf>. Acesso em: 23 maio 2012.

REFERÊNCIAS (3) [6] INTEL. Microprocessor Quick Reference Guide. Disponível em: <http://www.intel.com/pressroom/kits/quickrefyr.htm>. Acesso em: 23 maio 2012. [7] Heshan Lin; ARCHULETA, Jeremy; Xiaosong Ma; Wu-chun Feng; Zhe Zhang; GARDNER, Mark. MOON: MapReduce On Opportunistic eNvironments. Proceedings of the 19th ACM International Symposium on High Performance Distributed Computing - ACM HPDC '10, p. 95-106, 2010. Disponível em: <http://eprints.cs.vt.edu/archive/00001089/01/moon.pdf>. Acesso em: 24 maio 2012.