MapReduce模型的數(shù)據(jù)分配策略研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、自2007年云計算誕生至今,它已經(jīng)逐漸成為國內外IT界熱門的概念,得到了廣泛的關注。在當今互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)達的環(huán)境中,面對數(shù)據(jù)量的急劇增長,如何快速有效的對海量數(shù)據(jù)進行存儲和計算成為亟待解決的問題,這也是云計算誕生的原動力。但是對于云計算而言,它本身只是一種思維方式,雖然有硬件設施提供必要的環(huán)境,但是能夠支撐云計算思想的編程模型更加重要。由Google提出的MapReduce并行編程模型,為云計算海量數(shù)據(jù)的處理提供了軟件支持。
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2、adoop以一種可靠、高效、可伸縮的方式工作,在短短幾年里成為了主流的開源云計算平臺,但是Hadoop仍然是一個比較年輕的平臺,在很多地方有不夠完善之處,對其進行改進是十分必要的。通過對Hadoop平臺下的MapReduce并行編程模型進行深入研究,主要針對MapReduce并行編程模型在Map端輸出的中間數(shù)據(jù)分布不均衡現(xiàn)象提出解決方案,該方案的設計思路是用兩個階段MapReduce作業(yè)對上述問題進行處理,第一個MapReduce階段用

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