分布式并行編程模式創立的初衷是更高效地利用軟、硬件資源,讓用戶更快速、更簡單地使用應用或服務。在分布式并行編程模式中,后臺復雜的任務處理和資源調度對于用戶來說是透明的,這樣用戶體驗能夠大大提升。MapReduce是當前云計算主流并行編程模式之一。MapReduce模式將任務自動分成多個子任務,通過Map和Reduce兩步實現任務在大規模計算節點中的高度與分配。
從本質上講,云計算是一個多用戶、多任務、支持并發處理的系統。高效、簡捷、快速是其核心理念,它旨在通過網絡把強大的服務器計算資源方便地分發到終端用戶手中,同時保證低成本和良好的用戶體驗。在這個過程中,編程模式的選擇至關重要。云計算項目中分布式并行編程模式將被廣泛采用。
分布式并行編程模式創立的初衷是更高效地利用軟、硬件資源,讓用戶更快速、更簡單地使用應用或服務。在分布式并行編程模式中,后臺復雜的任務處理和資源調度對于用戶來說是透明的,這樣用戶體驗能夠大大提升。MapReduce是當前云計算主流并行編程模式之一。MapReduce模式將任務自動分成多個子任務,通過Map和Reduce兩步實現任務在大規模計算節點中的高度與分配。
MapReduce是Google開發的java、Python、C++編程模型,主要用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。MapReduce模式的思想是將要執行的問題分解成Map(映射)和Reduce(化簡)的方式,先通過Map程序將數據切割成不相關的區塊,分配(調度)給大量計算機處理,達到分布式運算的效果,再通過Reduce程序將結果匯整輸出。
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