使用 MapReduce 模型,再结合用户实现的 Map 和 Reduce 函数,我们就可以非常容易的 实现大规模并行化计算; 通过 MapReduce 模型自带的“再次执行”(re-execution)功能, 也提供了初级的容灾实现方案。 这个工作(实现一个 MapReduce 框架模型)的主要贡献是通过简单的接口来实现自动的并行化和大规模的分布式计算, 通过...
有M个Map任务和R个Reduce任务将被分配,master将一个Map任务或Reduce任务分配给一个空闲的worker。 3.被分配了map任务的worker程序读取相关的输入数据片段,从输入的数据片段中解析出key/value pair,然后把key/value pair传递给用户自定义的Map函数,由Map函数生成并输出的中间key/value pair,并缓存在内存中。 4.缓存...
有M个Map任务和R个Reduce任务将被分配,master将一个Map任务或Reduce任务分配给一个空闲的worker。 3.被分配了map任务的worker程序读取相关的输入数据片段,从输入的数据片段中解析出key/value pair,然后把key/value pair传递给用户自定义的Map函数,由Map函数生成并输出的中间key/value pair,并缓存在内存中。 4.缓存...
有M个Map任务和R个Reduce任务将被分配,master将一个Map任务或Reduce任务分配给一个空闲的worker。 3.被分配了map任务的worker程序读取相关的输入数据片段,从输入的数据片段中解析出key/value pair,然后把key/value pair传递给用户自定义的Map函数,由Map函数生成并输出的中间key/value pair,并缓存在内存中。 4.缓存...
MapReduce是一个编程模型,也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一 个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合,输出中间的基于key/value pair的数据集合;然后 再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。现实世界中有很多满足上述 处理模型的例子,本论文将详细...
MapReduce编程模型的原理是:利用一个输入key/value pair集合来产生一个输出的key/value pair集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:Map和Reduce。 用户自定义的Map函数接受一个输入的key/value pair值,然后产生一个中间key/value pair值的集合。MapReduce库把所有具有相同中间key值I的中间value值集合在一起...
已完成map任务需要在故障的时候重新执行是因为他们的输出存放在故障机器的本地磁盘,所以是不可访问的。完成的reduce任务不需要重新执行,因为他们的输出存放在一个全局文件系统。 当map任务首先被A工人执行然后被B工人执行(因为A出现故障了),所有执行reduce任务的工人都会被告知这个信息(重新执行信息)。任何还未从A工人...
random google map locations Trimer in Saint-Malo, Ille-et-Vilaine, Bretagne, France Wagenhofen in Heidenheim, Stuttgart, Baden-Wurttemberg, Germany Batey Copeyito in San Pedro de Macors, Dominican Republic Mwihayiro in Mutaho, Gitega, Burundi...
MapReduce编程模型的原理是:利用一个输入key/value pair集合来产生一个输出的key/value pair集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:Map和Reduce。 用户自定义的Map函数接受一个输入的key/value pair值,然后产生一个中间key/value pair值的集合。MapReduce库把所有具有相同中间key值I的中间value值集合在一起...
MapReduce编程模型的原理是:利用一个输入key/value pair集合来产生一个输出的key/value pair集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:Map和Reduce。 用户自定义的Map函数接受一个输入的key/value pair值,然后产生一个中间key/value pair值的集合。MapReduce库把所有具有相同中间key值I的中间value值集合在一起...