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bigdata:mapreduce

Unterschiede

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bigdata:mapreduce [2015/10/05 20:40]
brueck [Ablauf]
bigdata:mapreduce [2015/10/05 20:40] (aktuell)
brueck [Beispiel]
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 MapReduce eignet sich also für Probleme, die sich in Unteraufgaben teilen lassen, die durch die Map-Funktion individuell und unabhängig voneinander bearbeitet werden können. Die Ergebnisse der Unteraufgaben müssen sich wiederum unabhängig durch die Reduce-Funktionen zusammentragen lassen. Nur so lassen sich die Aufgaben auf ein großes Rechner-Cluster verteilen und effizient massiv parallel verarbeiten. MapReduce eignet sich also für Probleme, die sich in Unteraufgaben teilen lassen, die durch die Map-Funktion individuell und unabhängig voneinander bearbeitet werden können. Die Ergebnisse der Unteraufgaben müssen sich wiederum unabhängig durch die Reduce-Funktionen zusammentragen lassen. Nur so lassen sich die Aufgaben auf ein großes Rechner-Cluster verteilen und effizient massiv parallel verarbeiten.
bigdata/mapreduce.txt · Zuletzt geändert: 2015/10/05 20:40 von brueck