A Systematic Overview of Caching Mechanisms to Improve Hadoop Performance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In today's distributed computing environments, the rapid generation of large‐scale data from diverse sources poses significant challenges in terms of storage, management, and processing, particularly for traditional relational databases. Hadoop has emerged as a widely adopted framework for handling such data through parallel processing across distributed clusters. Despite its advantages in scalability, flexibility, and fault tolerance, Hadoop suffers from inefficiencies related to high data access latency, redundant computations, and I/O overhead, which degrade overall system performance. To mitigate these issues, researchers have proposed various caching mechanisms aimed at improving data access time, enhancing data locality, minimizing duplicate computations, and optimizing resource utilization. This paper provides a comprehensive survey and novel classification of existing caching strategies for Hadoop, categorizing them based on the specific Hadoop performance bottlenecks they address. A detailed comparative analysis is provided based on critical caching characteristics such as cached item type, cache management policies, replacement strategies, and access patterns. To assess the effectiveness of these caching mechanisms, their impact on key Hadoop performance metrics is evaluated. Also, statistical insights are presented, highlighting the percentage of reviewed studies addressing specific Hadoop performance challenges and the frequency of performance metrics used for evaluation. Finally, this survey identifies hybrid caching as a promising future trend and proposes a novel approach termed Hybrid Intelligent Cache (HIC) as an example. HIC combines the strengths of two previously developed methods from distinct categories. The first method is the Hybrid Support Vector Machine–Least Recently Used (H‐SVM‐LRU) algorithm, which enhances the traditional LRU cache replacement strategy by employing a Support Vector Machine (SVM) to predict future data access patterns for intelligent eviction. The second is Cache Locality with Q‐Learning in MapReduce Scheduling (CLQLMRS), a reinforcement learning–based scheduling technique that optimizes task allocation by maximizing both cache locality and data locality. Experimental results demonstrate that HIC yields an average 31.2% improvement in job execution time, marking a significant advancement in intelligent caching for Hadoop ecosystems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».