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Nos últimos anos, o Apache Spark vem sendo utilizado como framework para execução de experimentos científicos modelados como workflows. Por mais que represente um avanço, o Spark não foi projetado para gerenciar execuções de aplicações científicas, e seu escalonamento não considera estimativas de consumo de recursos pelas atividades do workflow. Esse artigo apresenta o Spark-SGreedy, uma proposta de algoritmo de escalonamento de workflows no Spark que usa dados de proveniência (histórico) para analisar a previsão de consumo de recursos das atividades do workflow e escaloná-las de acordo com tal previsão. |
