欢迎来到飞鸟慕鱼博客,开始您的技术之旅!
当前位置: 首页知识笔记正文

mapreduce的计算模型

终极管理员 知识笔记 181阅读

什么是mapreduce(分布式数据计算模型)?

答:MapReduce(分布式数据计算模型). MapReduce是一种计算模型,用以进行大数据量的计算。. Hadoop的MapReduce实现,和Common、HDFS一起,构成了Hadoop发展初期的三个组件。. MapReduce将应用划分为Map和Reduce两个步骤,其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键-值对形式中间结果。. Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果。. MapReduce这样的功能划分,非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。. 我们知道MapReduce诞生与搜索邻域,主要解决的是海量数据处理扩展性差的问题。. MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。.

什么是mapreduce?

答:版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 MapReduce是一种计算模型,用以进行大数据量的计算。 Hadoop的MapReduce实现,和Common、HDFS一起,构成了Hadoop发展初期的三个组件。 MapReduce将应用划分为Map和Reduce两个步骤,其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作,生成键-值对形式中间结果。

什么是hadoop mapreduce?

答:MapReduce是一种 计算模型 ,该模型可以将大型数据处理任务分解成很多单个的、可以在服务器集群中并行执行的任务,而这些任务的计算结果可以合并在一起来计算最终的结果。 简而言之, Hadoop Mapreduce是一个易于编程并且能在大型集群(上千节点)快速地并行得处理大量数据的软件框架,以可靠,容错的方式部署在商用机器上 。 MapReduce这个术语来自两个基本的数据转换操作:map过程和reduce过程。

google公司设计mapreduce的初衷是什么?

答:Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。

声明:无特别说明,转载请标明本文来源!