MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters中文版

MapReduce 编程模型简介 MapReduce 是一种编程模型，由 Jeffrey Dean 和 Sanjay Ghemawat 于 2004 年提出，用于处理大规模数据集的分布式计算。该模型将计算任务分解成两个主要阶段：Map 和 Reduce。Map 阶段将输入数据处理成中间键值对，而 Reduce 阶段则对中间键值对进行合并和处理，生成最终结果。 MapReduce 模型的主要贡献在于提供了一个简单强大的接口，通过该接口，可以自动将大规模计算分布执行在普通机器组成的集群上，从而达到极高的性能。该模型的实现可以自动地解决输入数据的分布细节、跨越机器集群的程序执行调度、处理机器的失效、管理机器之间的通讯请求等问题。 MapReduce 模型的编程模式包括两个主要函数：Map 和 Reduce。Map 函数处理输入的键值对，并产生一组中间的键值对。Reduce 函数处理中间键值对，并合并这些值，形成一个相对较小的值集合。该模型的实现可以让程序员不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验，就可以处理超大的分布式系统的资源。 MapReduce 模型的应用非常广泛，例如在 Google 的集群上执行 MapReduce 任务，用于处理大量数据的计算，例如降序索引、图示展示的 web 文档、蠕虫采集的每个 host 的 page 数量摘要等等。该模型也可以用于其他领域，例如数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。 MapReduce 模型的优点包括： * 可以自动分布执行大规模计算，提高计算性能 * 可以处理超大的分布式系统的资源 * 不需要程序员有什么并发处理或者分布式系统的经验 * 可以处理大量数据的计算 MapReduce 模型的缺点包括： * 需要大规模集群来执行计算 * 需要大量内存来存储中间结果 * 需要高效的网络连接来传输数据 总体而言，MapReduce 模型是一个非常强大和灵活的编程模型，广泛应用于大规模数据计算领域。