大数据处理 - Map & Reduce

MapReduce是一种计算模型, 本质上是分治/hash_map/归并排序这种方式在分布式下的延伸。@pdai

Map & Reduce简介

MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE)。这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍,那么,说白了,Mapreduce的原理就是一个归并排序。

  • 适用范围: 数据量大,但是数据种类小可以放入内存
  • 基本原理及要点: 将数据交给不同的机器去处理,数据划分,结果归约。

相关题目

  • The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of each different word in a set of documents:
  • 海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
  • 一共有N个机器,每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)?

参考文章

  • https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7382693

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