دانلود مقاله انگلیسی رایگان:MIA: تحلیل اهمیت متریک برای خصوصیات بار کار داده های بزرگ - 2018
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • MIA: Metric Importance Analysis for Big Data Workload Characterization MIA: Metric Importance Analysis for Big Data Workload Characterization
    MIA: Metric Importance Analysis for Big Data Workload Characterization

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    MIA: Metric Importance Analysis for Big Data Workload Characterization


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    MIA: تحلیل اهمیت متریک برای خصوصیات بار کار داده های بزرگ


    منبع:

    IEEE - IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS, VOL: 29, NO: 6, JUNE 2018


    نویسنده:

    Zhibin Yu , Wen Xiong , Lieven Eeckhout , Zhendong Bei , Avi Mendelson, and Chengzhong Xu


    چکیده انگلیسی:

    Data analytics is at the foundation of both high-quality products and services in modern economies and societies. Big data workloads run on complex large-scale computing clusters, which implies significant challenges for deeply understanding and characterizing overall system performance. In general, performance is affected by many factors at multiple layers in the system stack, hence it is challenging to identify the key metrics when understanding big data workload performance. In this paper, we propose a novel workload characterization methodology using ensemble learning, called Metric Importance Analysis (MIA), to quantify the respective importance of workload metrics. By focusing on the most important metrics, MIA reduces the complexity of the analysis without losing information. Moreover, we develop the MIA-based Kiviat Plot (MKP) and Benchmark Similarity Matrix (BSM) which provide more insightful information than the traditional linkage clustering based dendrogram to visualize program behavior (dis)similarity. To demonstrate the applicability of MIA, we use it to characterize three big data benchmark suites: HiBench, CloudRank-D and SZTS. The results show that MIA is able to characterize complex big data workloads in a simple, intuitive manner, and reveal interesting insights. Moreover, through a case study, we demonstrate that tuning the configuration parameters related to the important metrics found by MIA results in higher performance improvements than through tuning the parameters related to the less important ones.
    Index Terms: Big data, benchmarking, workload characterization, performance measurement, MapReduce/hadoop


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 14
    حجم فایل: 2075 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 5749 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 5749 :::::::: افراد آنلاین: 80