Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток

Показані приклади класу розподілених паралельних задач зі зв'язаними компонентами вхідних даних в рамках моделі Map-Reduce. Виконано порівняння ефективності подібної задачі на прикладі задачі рою часток в рамках моделі Map-Reduce (на основі фреймворку Spark) і акторної моделі з підтримкою спіль...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблеми програмування
Datum:2021
Hauptverfasser: Ларін, В.О., Провотар, О.І.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут програмних систем НАН України 2021
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180510
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часто / В.О. Ларін, О.І. Провотар // Проблеми програмування. — 2021. — № 1. — С. 49-55. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180510
record_format dspace
spelling Ларін, В.О.
Провотар, О.І.
2021-10-01T09:12:22Z
2021-10-01T09:12:22Z
2021
Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часто / В.О. Ларін, О.І. Провотар // Проблеми програмування. — 2021. — № 1. — С. 49-55. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.
1727-4907
DOI: https://doi.org/10.15407/pp2021.01.049
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180510
004.434:004.75
Показані приклади класу розподілених паралельних задач зі зв'язаними компонентами вхідних даних в рамках моделі Map-Reduce. Виконано порівняння ефективності подібної задачі на прикладі задачі рою часток в рамках моделі Map-Reduce (на основі фреймворку Spark) і акторної моделі з підтримкою спільної пам'яті (на основі Strumok DSL). Оцінено перспективи використання гібридної акторної моделі для інших подібних задач.
The paper defines the notion of distributed problems with bounded input components. Particle Swarm Optimization problem is shown to be an example of such a class. Such a problem's implementation based on the Map-Reduce model (implemented on the Spark framework) and an implementation based on an actor model with shared memory support (implemented on Strumok DSL) is provided. Both versions' performance assessment is conducted. The hybrid actor model is shown to be an order of magnitude more effective in time and memory efficiency than Map-Reduce implementation. Additional optimization for the hybrid actor model solution is proposed. The prospects of using the hybrid actor model for other similar problems are given.
uk
Інститут програмних систем НАН України
Проблеми програмування
Теоретичні та методологічні основи програмування
Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток
Comparison of the effectiveness of the Map-Reduce approach and the actor model in solving problems with high connectivity of inp data on the example of the optimization problem for a swarm of particles
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток
spellingShingle Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток
Ларін, В.О.
Провотар, О.І.
Теоретичні та методологічні основи програмування
title_short Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток
title_full Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток
title_fullStr Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток
title_full_unstemmed Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток
title_sort порівняння ефективності підходів map-reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часток
author Ларін, В.О.
Провотар, О.І.
author_facet Ларін, В.О.
Провотар, О.І.
topic Теоретичні та методологічні основи програмування
topic_facet Теоретичні та методологічні основи програмування
publishDate 2021
language Ukrainian
container_title Проблеми програмування
publisher Інститут програмних систем НАН України
format Article
title_alt Comparison of the effectiveness of the Map-Reduce approach and the actor model in solving problems with high connectivity of inp data on the example of the optimization problem for a swarm of particles
description Показані приклади класу розподілених паралельних задач зі зв'язаними компонентами вхідних даних в рамках моделі Map-Reduce. Виконано порівняння ефективності подібної задачі на прикладі задачі рою часток в рамках моделі Map-Reduce (на основі фреймворку Spark) і акторної моделі з підтримкою спільної пам'яті (на основі Strumok DSL). Оцінено перспективи використання гібридної акторної моделі для інших подібних задач. The paper defines the notion of distributed problems with bounded input components. Particle Swarm Optimization problem is shown to be an example of such a class. Such a problem's implementation based on the Map-Reduce model (implemented on the Spark framework) and an implementation based on an actor model with shared memory support (implemented on Strumok DSL) is provided. Both versions' performance assessment is conducted. The hybrid actor model is shown to be an order of magnitude more effective in time and memory efficiency than Map-Reduce implementation. Additional optimization for the hybrid actor model solution is proposed. The prospects of using the hybrid actor model for other similar problems are given.
issn 1727-4907
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180510
citation_txt Порівняння ефективності підходів Map-Reduce і акторної моделі при розв’язанні завдань з високою зв'язністю вхідних даних на прикладі задачі оптимізації рою часто / В.О. Ларін, О.І. Провотар // Проблеми програмування. — 2021. — № 1. — С. 49-55. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT larínvo porívnânnâefektivnostípídhodívmapreduceíaktornoímodelíprirozvâzannízavdanʹzvisokoûzvâznístûvhídnihdanihnaprikladízadačíoptimízacííroûčastok
AT provotaroí porívnânnâefektivnostípídhodívmapreduceíaktornoímodelíprirozvâzannízavdanʹzvisokoûzvâznístûvhídnihdanihnaprikladízadačíoptimízacííroûčastok
AT larínvo comparisonoftheeffectivenessofthemapreduceapproachandtheactormodelinsolvingproblemswithhighconnectivityofinpdataontheexampleoftheoptimizationproblemforaswarmofparticles
AT provotaroí comparisonoftheeffectivenessofthemapreduceapproachandtheactormodelinsolvingproblemswithhighconnectivityofinpdataontheexampleoftheoptimizationproblemforaswarmofparticles
first_indexed 2025-12-07T15:56:01Z
last_indexed 2025-12-07T15:56:01Z
_version_ 1850865574060490752