mapreduce编程模式

Ⅰ maprece算法模式的目的

maprece算法模式的目的是解决当前大规模数据集处理问题的主要手段之一。根据查询相关信息显示MapRece并敬改敏行分布式编程模型通过封装实现了底层细节的歼游隐藏，大大降低了分亮枝布式计算中并行程序的编写难度，有效推进了分布式计算在大规模数据集处理方面的发展和应用。

Ⅱ 云计算通常采用什么编程模式

1）MapRece

MapRece是Google公司的Jeff Dean等人提出的编程模型，用于大规模数据的处理和生成。从概念上讲，MapRece处理一组输入的key/value对(键值对)，产生另一组输出的键值对。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Rece(化简)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。程序员只需要根据业务逻辑设计Map和Rece函数，具体的分布式、高并发机制由MapRece编程系统实现。

相信大家对MapRece相关机制已经比较熟悉，这里不做更深入的阐述。

MapRece在Google得到了广泛应用，包括反向索引构建、分布式排序、Web访问日志分析、机器学习、基于统计的机器翻译、文档聚类等。

Hadoop——作为MapRece的开源实现——得到了Yahoo!、Facebook、IBM等大量公司的支持和应用。

2）Dryad

Dryad是Microsoft设计并实现的允许程序员使用集群或数据中心计算资源的数据并行处理编程系统。从概念上讲，一个应用程序表示成一个有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)。顶点表示计算，应用开发人员针对顶点编写串行程序，顶点之间的边表示数据通道，用来传输数据，可采用文件、TCP管道和共享内存的FIFO等数据传输机制。Dryad类似Unix中的管道。如果把Unix中的管道看成一维，即数据流动是单向的，每一步计算都是单输入单输出，整个数据流是一个线性结构，那么Dryad可以看成是二维的分布式管道，一个计算顶点可以有多个输入数据流，处理完数据后，可以产生多个输出数据流，一个Dryad作业是一个DAG。
3）Pregel

Pregel是Google提出的一个面向大规模图计算的通用编程模型。许多实际应用中都涉及到大型的图算法，典型的如网页链接关系、社交关系、地理位置图、科研论文中的引用关系等，有的图规模可达数十亿的顶点和上万亿的边。Pregel编程模型就是为了对这种大规模图进行高效计算而设计。

Ⅲ maprece工作原理

maprece工作原理为：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。此团

maprece工作原理为：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。MapRece采森耐橘用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。

Maprece是什么？

MapRece就是“任务的亩凯分解与结果的汇总”，它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

Ⅳ maprece是什么意思

MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大春碧缺于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

它极大地方便了编程人员在不扒辩会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 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Rece（归约）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。MapRece最早是由Google公司研究提出的一种面向大规模数据处理的并行计算模型和方法。Google公司设计MapRece的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理。

Google公司发明了MapRece之后首先用其重新改写了其搜索引擎中的Web文档索引处理系统。

但由于MapRece可以普遍应用于很多大规模数据的计算问题，因此自发明MapRece以后，Google公司内部进一步将其广泛应用于很多大规模数据处理问题。Google公司内有上万个各种不同的算法问题和程序都使慧缺用MapRece进行处理。

Ⅳ Hadoop和MapRece究竟分别是做什么用的

Hadoop是用来开发分布式程序的架构，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。

MapRece是用来做大规模并行数据处理的数据模型。方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。

(5)maprece编程模式扩展阅读

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。主要有以下几个优点 ：

1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖 。

2、高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中 。

3、高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快 。

4、高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

5、低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。