
<html>

  <head>


    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8">

  </head>

  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">

    <p>Kαλησπέρα,</p>

    <p>Το paper που θα παρουσιαστεί στο αυριανό syscussion είναι:</p>

    <b>Title:</b> Titian: Data Provenance Support in Spark<br>

    <b>Authors:</b> Matteo Interlandi, Kshitij Shah, Sai Deep Tetali,

    Muhammad Ali Gulzar, Seunghyun Yoo, Miryung Kim, Todd Millstein, and

    Tyson Condie<br>

    <b>Abstract:</b> Debugging data processing logic in Data-Intensive

    Scalable Computing (DISC) systems is a difficult and time consuming

    effort. Today’s DISC systems offer very little tooling for debugging

    programs, and as a result programmers spend countless hours

    collecting evidence (e.g., from log files) and performing trial and

    error debugging. To aid this effort, we built Titian, a library that

    enables data provenance—tracking data through transformations—in

    Apache Spark. Data scientists using the Titian Spark extension will

    be able to quickly identify the input data at the root cause of a

    potential bug or outlier result. Titian is built directly into the

    Spark platform and offers data provenance support at interactive

    speeds—orders-of-magnitude faster than alternative solutions—while

    minimally impacting Spark job performance; observed overheads for

    capturing data lineage rarely exceed 30% above the baseline job

    execution time.<br>

    <br>

    Παρουσιάστηκε στο VLDB 2016.<br>

    <br>

    Eύη<br>

    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 

Evdokia Kassela

PhD Candidate

Computing Systems Laboratory, School of ECE

National Technical University of Athens</pre>

  </body>

</html>