Hadoop MapReduce tolerante a faltas bizantinas

Tese de mestrado em Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2011O MapReduce é frequentemente usado para executar tarefas críticas, tais como análise de dados científicos. No entanto, evidências na literatura mostram que as faltas ocorrem de forma arbitrária e podem corromper os dados. O Hadoop MapReduce está preparado para tolerar faltas acidentais, mas não tolera faltas arbitrárias ou Bizantinas. Neste trabalho apresenta-se um protótipo do Hadoop MapReduce Tolerante a Faltas Bizantinas(BFT). Uma avaliaçãao experimental mostra que a execução de um trabalho com o algoritmo implementado usa o dobro dos recursos do Hadoop original, em vez de mais 3 ou 4 vezes, como seria alcançado com uma aplicação directa dos paradigmas comuns a tolerância a faltas Bizantinas. Acredita-se que este custo seja aceitável para aplicações críticas que requerem este nível de tolerância a faltas.MapReduce is often used to run critical jobs such as scientific data analysis. However, evidence in the literature shows that arbitrary faults do occur and can probably corrupt the results of MapReduce jobs. MapReduce runtimes like Hadoop tolerate crash faults, but not arbitrary or Byzantine faults. In this work, it is presented a MapReduce algorithm and prototype that tolerate these faults. An experimental evaluation shows that the execution of a job with the implemented algorithm uses twice the resources of the original Hadoop, instead of the 3 or 4 times more that would be achieved with the direct application of common Byzantine fault-tolerance paradigms. It is believed that this cost is acceptable .for critical applications that require that level of fault tolerance