При выполнении расчетов в системах распределенных вычислений, в том числе с архитектурой MapReduce, часто возникают задачи, которые выполняются медленно или с опозданием на отдельно взятом узле (stragglers). Причиной появления таких задач может стать неоднородность кластера, hardware или software проблемы. Из-за таких запозданий падает быстродействие всей системы в целом. Создатели Hadoop стараются бороться с этим, дублируя запуски медленных задач на других узлах кластера (speculative execution), однако этот подход не позволяет определять медленные задачи своевременно.
20 сентября в московском офисе Яндекса пройдет научно-технический семинар, на котором выступит Эдуард Бортников, главный инженер исследовательского центра Yahoo!.. В первой половине своего доклада он расскажет, как решать проблему «узких мест» систем MapReduce с помощью машинного обучения. Этот метод, в отличие от технологии Hadoop, позволяет предсказывать замедление выполнения задач на конкретном узле. Предсказатель можно интегрировать с существующей системой MapReduce, таким образом увеличив эффективность системы.
Вторая часть доклада будет посвящена Sailfish – новой реализации модели MapReduce от Yahoo!.. В основе новинки лежит принцип объединения промежуточных данных и пакетная обработка операций дискового ввода-вывода. Система Sailfish блестяще прошла эксперимент на реальных данных и задачах в Yahoo!, показав поистине чемпионские результаты – эффективность выполнения задач увеличилась до 400% по сравнению с Hadoop. Кроме того, Sailfish позволяет делать автоматическую настройку параметров задачи при изменении объемов или распределения данных. Система Sailfish проще в использовании, чем Hadoop, где каждый запуск требует кропотливой, ручной настройки параметров.
Семинар пройдет на русском языке, начало в 19:00.
Для участия в семинаре необходима регистрация.
Для тех, кто не сможет прийти на семинар, будет организована видеотрансляция.
Автор: paperchild
