CAJ | 학술논문

MapReduce是Google提出的分布式并行计算编程模型,用于大规模数据的并行处理.Ma-pReduce模型受函数式编程语言的启发,将大规模数据处理作业拆分成若干个可独立运行的Map任务,分配到不同的机器上去执行,生成某种格式的中间文件,再由若干个Reduce任务合并这些中间文件获得最后的输出文件.用户在使用MapReduce模型进行大规模数据处理时,可以将主要精力放在如何编写Map和Reduce函数上.其它并行计算中的复杂问题诸如分布式文件系统、工作调度、容错、机器间通信等都交给MapReduce系统处理,在很大程度上降低了整个编程难度.MapReduce日益成为云计算平台的主流编程模型.Apache Hadoop项目提供开源的MapReduce系统还有待进一步完善.
MapReduce시Google제출적분포식병행계산편정모형,용우대규모수거적병행처리.Ma-pReduce모형수함수식편정어언적계발,장대규모수거처리작업탁분성약간개가독립운행적Map임무,분배도불동적궤기상거집행,생성모충격식적중간문건,재유약간개Reduce임무합병저사중간문건획득최후적수출문건.용호재사용MapReduce모형진행대규모수거처리시,가이장주요정력방재여하편사Map화Reduce함수상.기타병행계산중적복잡문제제여분포식문건계통、공작조도、용착、궤기간통신등도교급MapReduce계통처리,재흔대정도상강저료정개편정난도.MapReduce일익성위운계산평태적주류편정모형.Apache Hadoop항목제공개원적MapReduce계통환유대진일보완선.