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[Institut fuer Informatik] [Leerraum] [Humboldt-Universitaet zu Berlin]

Das MapReduce-Paradigma für Datenbanksysteme

CloudComputing ist in den letzten Jahren zu einem neuen Trend in der Informatik geworden. Große Rechenzentren stellen die Rechenleistung und Speicherkapazität ihrer Server ihren Kunden zur Verfügung. Die Kunden zahlen dabei nur das, was sie tatsächlich verbrauchen. Beispiele solcher Cloud-Angebote sind Amazons EC2, Force.com (von Salesforce.com), Microsoft Azure oder AppEngine von Google. Mit diesem Trend ist auch ein neues Programmiermodell stark in den Fokus von Wissenschaft und Wirtschaft gelangt: MapReduce. In diesem Seminar wollen wir dieses neue Programmiermodell genauer betrachten, seine Anwendungen und Erweiterungen kennen lernen und seine mögliche Nutzung in Datenbanksystemen beleuchten.

 

20.10.2010: Einführungsveranstaltung (Organisation, CloudComputing, MapReduce, Vortragsvergabe) [pdf]

 

Die Termine der Vorträge sind noch vorläufig und können geändert werden!!

Vortragsthemen

Thema Paper Vortragender Termin Foliensatz
Map/Reduce Model Dean, Ghemawat "MapReduce: simplified data processing on large clusters" OSDI 2004 Alexander Pospiech 10.11.2010
Stratosphere (PACTs on Nephele) Battre et.al "Nephele/PACTs: a programming model and execution framework for web-scale analytical processing" SOCC 2010 Ngoc Son Le 15.12.2010
MapReduce Online Condie et. al "MapReduce Online" Usenix NSDI 2010 Alexander Frenzel 05.01.2011
Map-Reduce-Merge H.Yang et.al "Map-Reduce-Merge: Simplified Relational Dat Processing on Large Clusters", SIGMOD 2007 Sebastian Krause 12.01.2011
SQL/MapReduce (Asterdata) E.Freidman et.al "SQL/MapReduce: A practical approach to self-describing, polymorphic, and parallelizable user-defined functions", VLDB 2009 Daniel Will 19.01.2011
Map/Reduce for Multi-Cores / Multi-Processors Ranger et.al "Evaluating MapReduce for Multi-core and Multiprocessor Systems", HPCA 2007 Mark Kibanov 26.01.2011
Dryad / DryadLiNQ M.Isard et.al "Dryad: distributed data-parallel programs from sequential building blocks", SIGOPS 2007 Georg Wächter 02.02.2011
Map/Reduce and functional programming R.Lämmel "Google's MapReduce programming model - Revisited" SoCP, Vol.70,Is.1 2008 Max Schultze 09.02.2011
Pig / PigLatin Olston et.al "Pig Latin: A Not-So-Foreign Language for Data Processing" SIGMOD 2008; Gates et. al "Building a High-Level Dataflow System on top of Map-Reduce: The Pig Experience" VLDB 2009 Gastvortrag 16.02.2011


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