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上传时间: 2021-03-27
详细说明：当前，许多云提供商将其大数据处理系统部署为云服务，可帮助用户方便地在云中管理和处理其数据。 在不同的服务提供商的大数据处理服务中，如何评估和比较其可伸缩性是一项有趣且具有挑战性的工作。 大多数传统的基准测试工具都专注于大数据处理系统的性能评估，例如聚合的吞吐量和IOPS，但无法对其扩展性进行定量分析。 本文提出了一种量化大数据处理服务可扩展性的度量方法，可以使云服务具有可扩展性。 我们在AliCloud E-MapReduce和百度MRS上进行了一组比较实验，并在Hadoop和Spark.workloads下收集了它们各自的可伸缩性特征。 我们工作中观察到的可扩展性特征可以帮助云用户选择最佳的云服务平台，以建立优化的大数据处理系统，从而更成功地实现其特定目标。
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