Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
MapReduce — это модель программирования и алгоритм для обработки и анализа больших объемов данных распределенными вычислительными системами. Он был разработан компанией Google для эффективной обработки данных в их поисковой системе, и позднее был применен в Apache Hadoop — одной из самых популярных платформ для обработки больших данных.
В модели MapReduce задача разбивается на два основных шага: Map и Reduce.
Шаг Map состоит из нескольких независимых задач, которые выполняются параллельно на разных узлах вычислительной системы. Каждая задача Map принимает набор входных данных и преобразует их в набор промежуточных пар ключ-значение.
Шаг Reduce объединяет и агрегирует промежуточные пары ключ-значение, сгруппированные по ключу, и выполняет необходимые операции над ними. Результаты работы шага Reduce обычно записываются в файл или базу данных.
Преимущества модели MapReduce включают возможность обработки больших объемов данных, распределение вычислений на несколько узлов, отказоустойчивость и масштабируемость. Он широко используется для анализа данных, машинного обучения, обработки логов и других задач, связанных с обработкой больших данных.