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Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 31/8-10 - 2012  - pp.1079-1099  - doi:10.3166/tsi.31.1079-1099
TITRE
Vers une plate-forme MapReduce tolérant les fautes byzantines

TITLE
Towards byzantine fault tolerance in MapReduce platforms

RÉSUMÉ

Les pannes arbitraires sont inhérentes aux calculs massivement parallèles tels que ceux visés par le modèle MapReduce ; or les implémentations courantes du MapReduce ne fournissent pas d’outils permettant de tolérer les fautes byzantines. Il est donc impossible de certifier l’exactitude des résultats obtenus au terme des traitements longs et coûteux. Nous présentons dans cet article une architecture permettant de répliquer les tâches dans le modèle MapReduce afin de garantir l’intégrité des traitements et d’isoler les tâches défaillantes. Dans une première étude de performances nous avons évalué certains mécanismes liés à la réplication. Une seconde étude, effectuée avec un prototype implémentant l’ensemble de l’architecture, a permis de valider certains choix en montrant qu’il est possible de minimiser le surcoût de la tolérance aux fautes byzantines.



ABSTRACT

Byzantine faults are inherent in massive parallel computation. Yet, the current MapReduce framework implementations do not tolerate Byzantine failures. Therefore, it is not possible to verify if the final results of a MapReduce application are correct. We present in this article a MapReduce architecture where tasks are replicated aiming at ensuring the correctness of task execution results and isolation of faulty tasks. A preliminary performance study has evaluated some of our proposed replication mechanisms while a second one, conducted on top of a prototype, has validated some of our choices, showing that it is possible to minimize the cost of Byzantine fault tolerance.



AUTEUR(S)
Luciana ARANTES, Alysson N. BESSANI, Vinicius V. COGO, Miguel CORREIA, Pedro COSTA, Jonathan LEJEUNE, Madeleine PIFFARETTI, Olivier MARIN, Marcelo PASIN, Pierre SENS, Fabricio SILVA, Julien SOPENA

MOTS-CLÉS
MapReduce, fautes byzantines, Hadoop, HDFS.

KEYWORDS
MapReduce, Byzantine fault tolerance, Hadoop, HDFS.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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