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MapReduce

MapReduce是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(归纳)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性。[1]

当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归纳)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

MapReduce相关文献
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映射和归纳简单来说,一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表(例如,一个测试成绩的列表)的每一个元素进行指定的操作(比如,有人发现所有学生的成绩都被高估了一分,他可以定义一个“减一”的映射函数,用来修正这个错误。)。事实上,每个元素都是被独立操作的,而原始列表没有被更改,因为这里创建了一个新的列表来保存新的答案。这就是说,Map操作是可以高度并行的,这对高性能要求的应用以及并行计算领域的需求非常有用。而归纳操作指的是对一个列表的元素进行适当的合并(继续看前面的例子,如果有人想知道班级的平均分该怎么做?他可以定义一个归纳函数,通过让列表中的奇数(odd)或偶数(even)元素跟自己的相邻的元素相加的方式把列表减半,如此递归运算直到列表只剩下一个元素,然后用这个元素除以人数,就得到了平均分)。虽然他不如映射函数那么并行,但是因为归纳总是有一个简单的答案,大规模的运算相对独立,所以归纳函...
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