Extensão de um ambiente de computação de alto desempenho para o processamento de dados massivos

  • Lucas M. Ponce UFMG
  • Walter dos Santos UFMG
  • Wagner Meira Jr. UFMG
  • Dorgival Guedes UFMG

Resumo


A computação de alto desempenho (HPC) e o processamento de dados massivos (Big Data) são duas tendências em sistemas de computação que estão começando a convergir. Este trabalho apresenta nossa experiência nesse caminho de convergência, estendendo o COMP Superscalar (COMPSs), um modelo de programação paralela e distribuída já conhecido no mundo de HPC, para o processamento de dados massivos. Para isso, ele foi integrado ao HDFS, sistema de arquivos distribuído mais usado para Big Data, e ao Lemonade, uma ferramenta de análise e mineração de dados desenvolvida na UFMG. Os resultados mostram que a integração com o HDFS beneficia o COMPSs pela abstração de dados fornecida e a integração com o Lemonade facilita sua utilização e popularização na área de Ciência dos Dados.

Referências

Conejero, J., Corella, S., Badia, R. M., and Labarta, J. (2017). Task-based programming in COMPSs to converge from HPC to Big Data. The International Journal of High Performance Computing Applications, 17.

Fox, G. et al. (2015). Big data, simulations and HPC convergence. In Workshop on Big Data Benchmarks, pages 3–17. Springer.

Gonzales, S. D. (2016). PyWebHDFS: a python wrapper for the Hadoop WebHDFS REST API. Disponível em: https://pypi.python.org/pypi/pywebhdfs. Acessado em 14/12/2017.

Kamburugamuve, S., Govindarajan, K., Wickramasinghe, P., Abeykoon, V., and Fox, G. In EXAMPI 2017 workshop SC17 (2017). Twister2: Design of a big data toolkit. Conference, Denver CO.

Leo, S. and Zanetti, G. (2010). Pydoop: a Python MapReduce and HDFS API for Hadoop. In Proceedings of the 19th ACM International Symposium on High Performance Distributed Computing, pages 819–825. ACM.

Lezzi, D., Rafanell, R., Lordan, F., Tejedor, E., and Badia, R. M. (2011). COMPSs in the VENUS-C platform: enabling e-science applications on the cloud. In 4th Iberian Grid Infrastructure Conference, volume 1, Braga, Portugal. Universidade do Minho.

Lordan, F., Ejarque, J., Sirvent, R., and Badia, R. M. (2016). Energy-aware programming model for distributed infrastructures. In 24th Euromicro Int’l Conf. on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP), volume 24, pages 413–417.

Reed, D. A. and Dongarra, J. (2015). Exascale computing and big data. Communications of the ACM, 58(7):56–68.

Rocha, R. C., Hott, B., dos Santos Dias, V. V., Ferreira, R., Jr., W. M., and Guedes, D. (2016). Watershed-ng: an extensible distributed stream processing framework. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 28(8):2487–2502.

Rosen, J. (2016). Pyspark internals. Disponível em: https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/PySpark+Internals. Acessado em 14/12/2017.

Santos, W., Carvalho, L. F. M., d. P. Avelar, G., Silva, A., Ponce, L. M., Guedes, D., and Meira, W. (2017). Lemonade: A scalable and efcient spark-based platform for data analytics. In 2017 17th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), pages 745–748.

Tejedor, E., Becerra, Y., Alomar, G., Queralt, A., Badia, R. M., Torres, J., Cortes, T., and Labarta, J. (2017). PyCOMPSs: Parallel computational workows in Python. The International Journal of High Performance Computing Applications, 31(1):66–82.

Wu, X., Kumar, V., Quinlan, J. R., Ghosh, J., Yang, Q., Motoda, H., McLachlan, G. J., Ng, A., Liu, B., Philip, S. Y., et al. (2008). Top 10 algorithms in data mining. Knowledge and information systems, 14(1):1–37.

Zaharia, M. et al. (2012). Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing. In Proc. of the 9th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI 12), pages 15–28, San Jose, CA. USENIX.
Publicado
10/05/2018
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PONCE, Lucas M.; SANTOS, Walter dos; MEIRA JR., Wagner; GUEDES, Dorgival. Extensão de um ambiente de computação de alto desempenho para o processamento de dados massivos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 36. , 2018, Campos do Jordão. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2018 . p. 1173-1186. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2018.2486.

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