马是preduce的另一个编程原理只是一个概括？ [英] Is MapReduce just a generalisation of another programming principle?

问题描述

我进入并行编程和我学习马preduce和其他分布式算法。它是最好的只是学习马preduce还是有一个，这将有助于我更好更普遍的算法？

I'm getting into parallel programming and I'm studying mapreduce and other distributed algorithms. Is it best just to learn mapreduce or is there a more general algorithm that will serve me better?

推荐答案

这要看你打算怎么使用算法（秒）。

It depends what you intend to use the algorithm(s) for.

麻preduce 是一个广义的和非常有用的编程模型。 （谷歌基地的许多它的内部索引进程就可以了）。当然学习它不会给你带来任何伤害。

MapReduce is a generalised and very useful programming model. (Google bases many of it's internal indexing processes on it). Learning it certainly won't do you any harm.

马云preduce是一个编程模型和   一个相关的实施   处理和生成大数据   集。用户指定一个映射函数   一个处理一个键/值对   生成一组中间   键/值对，以及减少功能   该合并所有的中间值   与相同的中间相关联   键。许多现实世界的任务   前pressible在此模型中，如图   纸张。

MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with the same intermediate key. Many real world tasks are expressible in this model, as shown in the paper.

最重要的并行处理概念学习很简单：同步是你所需要的最小化，如果你想获得有效的加速。

The most important parallel processing concept to learn is quite simple: synchronisation is what you need to minimise if you want to attain effective speedup.

争取：

• 在大粒度工作组块
• 在保持规模的工作组块similiar大小
• 最小化同步的步数

这篇关于马是preduce的另一个编程原理只是一个概括？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！