当前位置: 首页 > article >正文

(undone) 阅读 MapReduce 论文笔记

参考:https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/mapreduce.pdf


摘要:简单介绍了 MapReduce 是在大型分布式系统上工作的
在这里插入图片描述

Introduction 的内容总结:
1.介绍背景:为什么我们需要分布式系统?MapReduce 的意义是哪些
2.简要介绍实现 MapReduce 的手段,但是没深入讲
3.这项工作的主要贡献是提供一个简单而强大的接口,使得大规模计算的自动并行化和分布成为可能,同时结合了这个接口的实现,能够在大型商品个人计算机集群上实现高性能。
4.文章结构。第二部分描述了基本的编程模型并给出几个示例。第三部分描述了针对我们基于集群的计算环境量身定制的MapReduce接口的实现。第四部分介绍了我们发现有用的编程模型的几项改进。第五部分提供了我们实现的多种任务的性能测量。第六部分探讨了在谷歌内部使用MapReduce的情况,包括我们将其作为重写生产索引系统基础的经验。第七部分讨论了相关工作和未来的方向。

TODO: here


http://www.kler.cn/news/330464.html

相关文章:

  • 联合体/共同体与结构体的区别
  • SpringBoot 请求和响应
  • Python库pandas之四
  • Java进销存ERP管理系统源码
  • 如何评估和部署 IT 运维系统?
  • React常见面试题目
  • ubuntu查看端口开放状态
  • npm切换到淘宝镜像
  • 智能教室云平台管理系统:基于Spring Boot、WebSocket与传感器的设计方案
  • 小红书AI配音神器:3秒变声百种风格
  • Redis的基本使用
  • 旅游推荐|旅游推荐系统|基于Springboot+VUE的旅游推荐系统设计与实现(源码+数据库+文档)
  • Go实现RabbitMQ 死信队列、优化
  • 《重生到现代之从零开始的C语言生活》—— 字符函数和字符串函数
  • 数据结构双向链表和循环链表
  • ubuntu 18.04 cuda 11.01 gpgpu-sim 裸机编译
  • IDEA关联Tomcat
  • Mac 电脑配置yolov8运行环境实现目标追踪、计数、画出轨迹、多线程
  • 【MAUI】CommunityToolkit社区工具包介绍
  • k8s 部署 grafana