知识库分类索引
技术分类
厂商分类

MapReduce

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(化简)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性;每个节点会周期性的把完成的工作和状态的更新报告回来。如果一个节点保持沉默超过一个预设的时间间隔,主节点(类同Google File System中的主服务器)记录下这个节点状态为死亡,并把分配给这个节点的数据发到别的节点。

化简操作工作方式很类似,但是由于化简操作在并行能力较差,主节点会尽量把化简操作调度在一个节点上,或者离需要操作的数据尽可能近的节点上了;这个特性可以满足Google的需求,因为他们有足够的带宽,他们的内部网络没有那么多的机器

在Google,MapReduce用在非常广泛的应用程序中,包括“分布grep、分布排序、web连接图反转、每台机器的词矢量、web访问日志分析、反向索引构建、文档聚类、机器学习、基于统计的机器翻译...”

查看更多相关新闻
查看更多相关视频
MapReduce相关厂商
暂无相关厂商

分隔