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基于MAP-REDUCE模式的大数据聚集方法研究(2)
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员可以通过映射函数描述,处理一组键/值,然后生成一组键/值对的中间结果,把相同的结果保存在一块。这种函数模型可以用来实现当今信息社会有关映射和归并的问题。而且,能够帮助用户减少运算时间,提高运算效率,以达到高效化,快速化的特点。
2.Map Reduce简介
2.1 Map Reduce函数映射和归并
从狭义的定义来说,一个映射函数要对一些列表中产生的键\值进行一一对应,来进行每一个元素的对应计算。我们可以举一个很简单的例子,比如我们要进行一次学生学分登记,学分登记是一个列表,每一个学生的学分是一个元素。可是当发现所有学生的学分都都比实际的要,我们就可以利用Map Reduce定义一个“减一”的映射函数,来修正这个错误以达到实际结果。事实上,Map Reduce函数中的每一个元素都是单独控制的,原来的列表是没有改变的,由于在映射的过程中已经创建了一个新的列表来保存新的纪录结果。由此可见,Map函数操作具有并行的特点,这一特点在现在计算机发展领域起的作用是强大的。
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