Re: MapReduce (Re: [情報] 利用智慧型手機建構雲端

看板Cloud作者yauhh (喲)時間14年前 (2010/08/24 04:09)推噓3(3推 0噓 30→)

留言33則, 3人參與討論串4/6 (看更多)

: → hilorrk:@@ 兩位前輩請息怒... 08/24 00:16 這情況很正常. 在BBS或mailing-list常有這種嚴肅討論. 而我個人經驗,mailing-list遇到的討論對象,比較不會有刁蠻不承認自己犯錯的. : → hilorrk:就我所知 google的MapReduce並沒有送"資料"吧~ 08/24 00:16 : → hilorrk:而是master assign map/reduce task給worker 而worker再去 08/24 00:17 : → hilorrk:DFS取資料...所要傳輸的是程式的fork? 08/24 00:18 : → hilorrk:而且採取的是類似master去polling 而非worker主動要工作? 08/24 00:21 : → hilorrk:不知這樣理解對不對...改天要來好好研究一下了- -|| 08/24 00:21 你說的第一句話有一點錯.請以分散式的觀點思考系統環境, 環境中存在多少個map的instances,多少個reduce的instances? 最少,每個map都要知道它該讀哪個檔案分段,而根據map的規格, map並沒有自己包含了判斷它要讀哪個分段的程式碼. 包含了判讀正確檔案位置的程式,是舊世界的寫法. 可以Google尋找一些介紹 MapReduce的投影片,有一些會列出舊的平行程式寫法,和MapReduce平行程式寫法. 所以接下來你說對了,是master polling. (polling? 其實這個詞也不對啊!) Master必須要整理幾種資訊: 1. 要處理的資料有多少檔案. 2. 能使用的map worker有多少個. 基本上是把map fork在每個map worker沒錯. 但是把執行檔fork成一些程序就行了嗎? 當然不只,而是還要告訴每個程序要讀哪個檔案或哪個分段位置(chunk index). Map worker會執行map,把檔案餵進map,然後map丟出一些key-value,是放在 local store; 線上的記憶體可能不足以處理這些突然拋出的key-value. 接下來,reduce會自動理解它要從哪個map讀結果嗎? 起碼也要看map worker和reduce worker是不是一對一對應. 通常不是. 那要怎麼做? 前面說 map 出來的東西是local store的. Reduce worker要拿到map的local store, 如果map worker和reduce worker各在不同的電腦,當然是一些類似檔案傳輸的動作. 根據key-value的規格,是 map(key0, value0) -> {(key,value)} [local store] -> grouping( {(key,value)} ) -> (key1,{value1}) [input to reduce] -> reduce(key1, {value1}) 中間grouping的客製彈性很大,有些是說map worker做一個map之後的處理, 有些是說把key-value送到一個集中位置處理,也有人說是map worker將key-value 分割,分別送到幾個固定的reduce worker那邊. 甚至一組工作的定義,可能要有個規格定義明白,哪個map之後要接哪個map/reduce, 哪個reduce要接哪個map/reduce. 並不是只有worker自己知道要從哪裡取資料而已. Worker哪有那麼聰明啊. 分散式系統重要的是訊息溝通. Map做完了要告訴master,然後master要通知reduce,reduce worker會向map worker 請求資料. 這些概念還蠻簡單. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 218.160.209.34

推