MapReduce es uno de los modelos de programación más utilizados para analizar conjuntos de datos a gran escala, es decir, Big Data. En los últimos años, la computación sin servidor y, en particular, las funciones como servicio (FaaS) han surgido como un modelo de ejecución en el que el usuario no realiza una gestión explícita de los servidores (por ejemplo, máquinas virtuales). En su lugar, el proveedor de la nube asigna recursos de forma dinámica y se introduce una facturación detallada según el tiempo de ejecución y la memoria asignada. Este modelo de ejecución proporciona un uso de recursos más rentable.
MARLA (MApReduce on AWS Lambda) se ha desarrollado para proporcionar una arquitectura sin servidor de alto rendimiento para ejecutar trabajos de MapReduce en AWS Lambda utilizando Amazon S3 como backend de almacenamiento. Es una herramienta para crear y configurar una plataforma serverless de procesamiento tipo MapReduce y se ejecuta mediante funciones sobre el entorno AWS Lambda. La ejecución se produce como reacción a un evento, el cual consiste en la subida de ficheros al sistema de almacenamiento Amazon S3. Una vez subidos los datos, son procesados mediante las funciones Map y Reduce definidas por el usuario sin que sea necesario disponer de un cluster Hadoop desplegado previamente.
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