Mandl, PeterDöschl, Alexander2021-03-252021-03-2520182018http://dx.doi.org/10.1365/s40702-017-0360-zhttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/35840Der vorliegende Beitrag befasst sich mit dem Vergleich von rechenintensiven multi-threaded und MapReduce-Lösungen in einer Amazon Cloud unter Nutzung der Amazon AWS-Dienste EC2 und EMR. Als Fallbeispiel für unsere Experimente wurde ein einfaches, aber rechenintensives Geduldsspiel verwendet. Zur Ermittlung aller Lösungen mit der Brute-Force-Methode mussten 15! Permutationen ermittelt und jeweils auf die Lösungsregeln hin getestet werden. Die Implementierung unserer Experimentierlösung erfolgte in der Programmiersprache Java mit einem einfachen multi-threaded Algorithmus und alternativ mit einem MapReduce-Algorithmus. Die Lösungen wurden in Amazon-EC2/EMR-Clustern auf ihre Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit hin verglichen. Die Hadoop-Verarbeitungszeit skalierte annähernd linear (leicht sublinear). Für die Beurteilung der Skalierbarkeit sollten aber unseren Experimenten zufolge auch die Anzahl an Inputsplits, die Auslastung der Hardware und weitere Aspekte herangezogen werden. Der Vergleich der multi-threaded mit der MapReduce-Lösung unter Amazon EMR (Apache Hadoop) ergab, dass die Verarbeitungszeit gemessen in CPU-Minuten bei MapReduce um mehr als 30 % höher war. This article compares CPU-intensive multi-threaded with MapReduce solutions running in the Amazon Cloud using the AWS services EC2 and EMR. As a case study for our experiments a simple, but compute-intensive puzzle was used. In order to compute all solutions of the puzzle with a brute-force method, 15! permutations had to be calculated and tested against the rules of the puzzle. Java was used to implement our experimental solutions. We used a simple multi-threaded algorithm and a MapReduce algorithm alternatively. We compared our solutions concerning performance and scalability by using an Amazon ECR/EMR cluster. The processing time with Hadoop behaves approximately linear (slightly sublinear). In the assessment of scalability according to our experiments also the number of input splits, the hardware utilization and other aspects should be taken into account. The comparison based on Amazon EMR (Apache Hadoop) shows a 30 percent higher processing time of the MapReduce solution.Amazon EC2Amazon EMRApache HadoopCloud ComputingGame 30LeistungMapReduceMulti-threadingParallel SchedulingParallelisierungPerformanceScalingSkalierungSpiel 30Text/Journal Article10.1365/s40702-017-0360-z2198-2775