MapReduce (Re: [情報] 利用智慧型手機建構雲端
※ 引述《hilorrk (Cary)》之銘言：
: 如果對MapReduce不熟 可以查查wikipedia
: 或是看看google這篇paper(比起bigtable、GFS和chubby 它好讀多了)
: http://labs.google.com/papers/mapreduce.html
以前看到MapReduce,的確不可否認是很棒的計算組織方式.
借用了函數語言的特色,最棒的就是在把工作拆成幾個簡單的部份,
讓幾個簡單的工作銜接,而達成原來整個工作的目標.
Map和Reduce二方都很好懂.接著,就會想到,
那worker呢? mater要怎麼將資料妥善分配到每個worker?
以論文第一個例子來看:
takeWord(doc, word):
for each term in doc
if term = word, emit(word, "1")
這是map,只要知道一份文件和一個詞,就從文件中抓出詞的出現次.
於是,處理map的workder一定要知道要處理哪個文件和哪個詞.
問題來了,在文件資料庫中有那麼多文件,要找那麼多詞,
master應該要先整理許多文件與詞的配對:例如,
("doc1", "hello") ("doc1", "world") ("doc2", "foo") ("doc2", "bar") ...
不曉得這方面有沒有人有何見解?
我想可能是用map分別取每個檔案名和每個詞彙,然後用reduce合併成配對.
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◆ From: 218.160.211.76
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