Карта смањити

Аутор: Louise Ward
Датум Стварања: 9 Фебруар 2021
Ажурирати Датум: 1 Јули 2024
Anonim
KVK MAP GLITCH - FIND YOUR SPOT ON KVK MAP BEFORE LANDING!
Видео: KVK MAP GLITCH - FIND YOUR SPOT ON KVK MAP BEFORE LANDING!

Садржај

Дефиниција - Шта значи МапРедуце?

МапРедуце је програмски модел који је увео Гоогле за обраду и генерисање великих скупова података на кластерима рачунара.


Гоогле је прво формулисао оквир у сврху приказивања Гоогле-ове индексирања веб страница, а нови оквир заменио је раније алгоритме индексирања. Почетни програмери сматрају да је оквир МапРедуце користан јер се рутинске библиотеке могу користити за креирање паралелних програма без икаквих брига о комуникацији путем кластера, надгледању задатака или процесима руковања кваровима.

МапРедуце ради на великом скупу робних машина и врло је скалабилан. Има неколико облика имплементације које пружа више програмских језика, као што су Јава, Ц # и Ц ++.

Увод у Мицрософт Азуре и Мицрософт Цлоуд | Кроз овај водич научићете о томе шта се рачуна у облаку и како вам Мицрософт Азуре може помоћи да мигрирате и покренете посао из облака.

Тецхопедиа објашњава МапРедуце

Оквир МапРедуце има два дела:

  1. Функција која се зове "Мапа", која омогућава различитим тачкама дистрибуираног кластера да дистрибуирају свој рад
  2. Функција названа "Смањи", која је замишљена да смањи коначни облик резултата кластера у један излаз

Главна предност оквира МапРедуце је његова толеранција на грешке, где се очекују периодични извештаји из сваког чвора у кластеру када се заврше радови.


Задатак се преноси с једног чвора на други. Ако главни чвор примијети да чвор шути у дужем интервалу од очекиваног, главни чвор проводи поступак преусмјеравања за замрзнути / одгођени задатак.

Оквир МапРедуце инспирисан је функцијама "Мап" и "Редуце" које се користе у функционалном програмирању. Рачунална обрада догађа се на подацима похрањеним у датотечном систему или унутар базе података, који узимају скуп улазних кључа и производе скуп излазних кључних вриједности.

Сваког дана на Гооглес кластерима се извршавају бројни програми МапРедуце и МапРедуце. Програми се аутоматски паралелишу и извршавају на великом скупу робних машина. Рунтиме систем се бави подјелом улазних података, заказивањем извођења програма на скупу машина, руковањем кваром на машини и управљањем потребном интермашинском комуникацијом. Програмери без искуства са паралелним и дистрибуираним системима могу лако да користе ресурсе великог дистрибуираног система.

МапРедуце се користи у дистрибуираној греп, дистрибуираној врсти, преокретању графикона веб веза, статистикама дневника веб приступа, групирању докумената, машинском учењу и статистичком машинском превођењу.