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文档简介

MapReduce

MapReduceMapReduceTB

发现该系统易于使用MapReduceGoogle群上执行了上千个MapReduce作业

6节探讨了MapReduce

计算采用一组输入键/值对

（k1v1

Reduce(k2,list(v2))→到Reduce中间密钥I和该密钥的一组值Reduce

Grepmap

mapMapReduce（C）A

map

1

01

hash(key)modR)（R和图

7mapReduce由master执行M个map任务和R个mapworker

任务的

ReduceWorkerMastermapReduce

Worker行调度map任务或reduce）据的Reduce任务都将从workerB读取数据。MapReduceMapReduce80的工作MapReduce操作。

ReduceR1的输出相当于非确定性程序按顺序执行产生的R1

况并根据需要重试MapReduce操作。

系统状态仅包含一次Reduce任务执行所产生的数据。

如上所述M个部分R个部分

度决策O(MR)状态保存在内存中（O(MRmapreduce文件中M以便每个经常使用M=200,000执行MapReduce计算

使用“hash(Hostname(urlkey)modRURLmapReduce

Zipfmap<the1

MapReduceAmap（例如

包含发现有用（gdb）。mapreduce

哪些worker发生故障map和Reduce

GetCounter(大写w：

响应mapReducemapReduce由

2

5.21TB的数据进行排序。

计算

GFS1000超线程，4GB内存160GBIDE

TeraSort[10]

（c200图3

600的初始字节将其分成R个块之一。

测试的最佳结果1057秒相近[18]。GB/s本地磁盘grep

输出速率大多数数据都是从本地磁盘读取的960秒后5个Reduce任务外

3（c

4

63479,1863,288758Google 本地搜索

120044MapReduce1MapReduce·于MapReduce3800CMapRe‑duce700

,·MapReduce库的性能良好

workerworker在本地对数据进行排序（如果可能的话）

计算[6913]MapReduce

分布式队列MapReduceRiver编程模型，MapReduce框架能够MapReduce与（1（2

DavidKramerShun‑TakLeungJoshRedstone感谢PercyLiang和OlcanSercinoglu所做的工作MapReduceMikeBurrowsWilsonHsiehJoshLev‑ber

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