Wireless MapReduce Arrays for Coded Distributed Computing

我们考虑基于MapReduce框架的无线分布式计算系统，它由三个阶段组成：Map、Shuffle和Reduce。该系统由一组分布式节点组成，这些节点被分配为根据文件库计算任意输出函数。输出函数的计算被分解为Map和Reduce函数，而涉及数据交换的Shuffle阶段将两者链接起来。在我们的模型中，Shuffle阶段的通信发生在全双工无线干扰信道上。针对这种情况，已经存在一种编码的无线MapReduce分布式计算方案，实现了在一次线性方案下的最优性能。然而，该方案要求输入文件的数量非常大，随节点数呈指数增长。我们提出了一些方案，这些方案要求文件数量与节点数的数量级相同，并且实现了与现有方案相同的性能。这些方案是通过设计称为无线MapReduce数组的结构来获得的，该结构简洁地表示了三个阶段的所有内容。无线MapReduce数组也可以从已知的用于多天线编码缓存方案的扩展放置传递数组中获得。

研究无线分布式计算系统中的MapReduce框架，提出一种能够在文件数量与节点数量相当的情况下实现最优性能的编码无线MapReduce分布式计算方案。

通过设计一种称为无线MapReduce数组的结构，将Map、Shuffle和Reduce三个阶段整合到一个数组中，从而实现在文件数量与节点数量相当的情况下的最优性能。

论文提出的无线MapReduce数组结构可以从已知的多天线编码缓存方案中得到。论文的实验结果表明，所提出的编码无线MapReduce分布式计算方案能够在文件数量与节点数量相当的情况下实现最优性能，且相比已有方案，无需大量的输入文件。

与此相关的研究包括：《Coded Distributed Computing with Heterogeneous Servers》、《Coded Caching with Limited Link Capacity》等。