Оптимізація обробки великих даних за допомогою «лінивих обчислень»: систематичний огляд технологій та застосування

Автор(и)

  • М.В. Талах Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича
  • Ю.О. Ушенко Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича
  • Е.В. Ватаманіца Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича
  • Ю.О. Галін Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

DOI:

https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-24-33

Ключові слова:

«ліниві обчислення», великі дані, обробка даних, оптимізація, потоки даних, обчислювальні стратегії, мови програмування.

Анотація

У статті розглянуто концепцію лінивих обчислень та її застосування для ефективної обробки великих обсягів даних. Проаналізовано основні принципи лінивих обчислень, їх реалізацію в різних мовах програмування та стратегії ефективного використання в контексті обробки Big Data. Досліджено переваги та обмеження лінивого підходу, зокрема щодо економії пам'яті, підвищення продуктивності та можливості роботи з нескінченними потоками даних. Запропоновано концепцію вибору стратегії обчислень залежно від розміру даних та складності обчислень.

Біографії авторів

М.В. Талах, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

к.т.н., доцент кафедри комп'ютерних наук

Ю.О. Ушенко, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

д.т.н., професор кафедри комп'ютерних наук

Е.В. Ватаманіца, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

доцент кафедри комп’ютерних наук

Ю.О. Галін , Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

аспірант кафедри комп'ютерних наук

Посилання

Zaharia M. Apache spark: a unified engine for big data processing / M. Zaharia, R. S. Xin, P. Wendell, T. Das, M. Armbrust, A. Dave et al., 14 authors in total // Communications of the ACM. –2016. –Vol. 59, No. 11. –P. 56-65.

Dean J. MapReduce: simplified data processing on large clusters / J. Dean & S. Ghemawat // Communications of the ACM. –2008. –Vol. 51, No. 1. – P. 107-113.

Carbone P. Apache flink: Stream and batch processing in a single engine / P. Carbone, A. Katsifodimos, S. Ewen, V. Markl, S. Haridi & K. Tzoumas // Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering. –2015. – Vol. 36, No. 4.

Richter S. Preferred Operators and Deferred Evaluation in Satisficing Planning / S. Richter & M. Helmert // ICAPS. –2009. – Vol. 19, No. 1. – P. 13345.

Exploring Lazy Evaluation and Compile-Time Simplifications for Efficient Geometric Algebra Computations // Systems, Patterns and Data Engineering with Geometric Calculi. –2021. – P. 111-131.

Chen X. A Comparison of Greedy Algorithm and Dynamic Programming Algorithm / X. Chen // SHS Web of Conferences. –2022. – Vol. 144. – P. 03009.

Gbedawo V. W. An Overview of Computer Memory Systems and Emerging Trends / V. W. Gbedawo, G. O. Agyeman, C. K. Ankah, M. I. Daabo // American Journal of Electrical and Computer Engineering. – 2023. – Vol. 7, No. 2. – P. 19-26.

Ren S. A comprehensive review of big data analytics throughout product lifecycle to support sustainable smart manufacturing: A framework, challenges and future research directions / S. Ren, Y. Zhang, Y. Liu, T. Sakao, D. Huisingh, C. M. V. B. Almeida // Journal of Cleaner Production. –2018. –Vol. 210. – P. 1343-1365.

Lim C. L. Lazy and eager approaches for the set cover problem / C. L. Lim, A. Moffat, A. Wirth // 37th ACSC. – 2014. – P. 19-27.

Wang Y. Review on greedy algorithm / Y. Wang // Theoretical and Natural Science. – 2024. – Vol. 14, No. 1. – P. 233-239.

Badanidiyuru A. Streaming submodular maximization: massive data summarization on the fly / A. Badanidiyuru, B. Mirzasoleiman, A. Karbasi, A. Krause // 20th ACM SIGKDD. – 2014. – P. 671-680.

Akidau T. The dataflow model: a practical approach to balancing correctness, latency, and cost in massive-scale, unbounded, out-of-order data processing / T. Akidau, R. Bradshaw, C. Chambers, S. Chernyak, R. J. et al., 11 authors in total // Proceedings of the VLDB Endowment. –2015. –Vol. 8, No. 12. –P. 1792-1803.

Zaharia M. Discretized streams: An efficient and fault-tolerant model for stream processing on large clusters / M. Zaharia, T. Das, H. Li, S. Shenker, I. Stoica // HotCloud. – 2012. – Vol. 12. –P. 10-10.

Agarwal S. Knowing when you're wrong: building fast and reliable approximate query processing systems / S. Agarwal, H. Milner, A. Kleiner, A. Talwalkar, et al., 8 authors in total // Proceedings of the 2014 ACM SIGMOD international conference on Management of data. –2014. –P. 481-492.

Akidau T. MillWheel: fault-tolerant stream processing at internet scale / T. Akidau, A. Balikov, K. Bekiroğlu, S. Chernyak, et al., 10 authors in total // Proc. VLDB Endowment. –2013. –Vol. 6, No. 11. –P. 1033-1044.

Olston C. Pig latin: a not-so-foreign language for data processing / C. Olston, B. Reed, U. Srivastava, R. Kumar, A. Tomkins // Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on Management of data. –2008. –P. 1099-1110.

Armbrust M. Spark sql: Relational data processing in spark / M. Armbrust, R. S. Xin, C. Lian, Y. Huai, D. Liu, J. K. Bradley, ... M. Zaharia // Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD international conference on management of data. – 2015. – P. 1383-1394.

McSherry F. Scalability! But at What COST? / F. McSherry, M. Isard, D. G. Murray // 15th Workshop on Hot Topics in Operating Systems (HotOS XV). –2015. –Kartause Ittingen, Switzerland.

Cormode G. Synopses for massive data: Samples, histograms, wavelets, sketches / G. Cormode, M. Garofalakis, P. J. Haas, C. Jermaine // Foundations and Trends in Databases. –2012. –Vol. 4, No. 1-3. –P. 1-294.

Carbone P. Apache Flink: Stream and batch processing in a single engine / P. Carbone, A. Katsifodimos, S. Ewen, V. Markl, S. Haridi, K. Tzoumas // Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering. –2015. –Vol. 36, No. 4.

Chen J. Deep Learning With Edge Computing: A Review / J. Chen, X. Ran // Proceedings of the IEEE. –2019. –Vol. 107, No. 8. –P. 1655-1674.

Cai Z. Simulation of database-valued Markov chains using SimSQL / Z. Cai, Z. Vagena, L. Perez, S. Arumugam, P. J. Haas, C. Jermaine // Proceedings of the 2013 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. –2013. –P. 637-648.

Zaharia M. Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing / M. Zaharia, M. Chowdhury, T. Das, et al., 9 authors in total // 9th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI 12). –2012. –P. 15-28.

Cheng X. Optimizing Spark RDD Operations with Lazy Evaluation / X. Cheng, X. Yan // 2020 IEEE 44th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC). –2020. –P. 1457-1462.

Isard M. Dryad: distributed data-parallel programs from sequential building blocks / M. Isard, M. Budiu, Y. Yu, A. Birrell, D. Fetterly // ACM SIGOPS operating systems review. –2007. –Vol. 41, No. 3. –P. 59-72.

Toshniwal A. Storm@ twitter / A. Toshniwal, S. Taneja, A. Shukla, K. Ramasamy, J. M. Patel, S. Kulkarni, ... N. Merchant // Proceedings of the 2014 ACM SIGMOD international conference on Management of data. –2014. –P. 147-156.

Kreps J. Kafka: A distributed messaging system for log processing / J. Kreps, N. Narkhede, J. Rao // Proceedings of the NetDB. –2011. –Vol. 11. –P. 1-7.

Romanyuk O., Pavlov S. (2017). Fast ray casting of function-based surfaces, Przeglad elektroteczny, 5, p. 83-86.

Romanyuk Olexander, Pavlov Sergii, etc. (2020). A function-based approach to real-time visualization using graphics processing units, Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810E https://doi.org/10.1117/12.2580212

Timchenko Leonid, Kokriatskaia Natalia, etc. (2020). Q-processors for real-time image processing, Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810F, https://doi.org/10.1117/12.2580230

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 12

Опубліковано

2024-11-19

Як цитувати

[1]
М. . Талах, Ю. Ушенко, Е. Ватаманіца, і Ю. Галін, «Оптимізація обробки великих даних за допомогою ‘лінивих обчислень’: систематичний огляд технологій та застосування», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 48, вип. 2, с. 24–33, Лис 2024.

Номер

Том 48 № 2 (2024)

Розділ

Методи та системи оптико-електронної і цифрової обробки зображень та сигналів

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).