MapReduce上在線聚集函數(shù)的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、Hadoop是一個分布式系統(tǒng)基礎架構。用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下，開發(fā)分布式系統(tǒng)。充分利用集群的高速運算和存儲能力。因為其簡單的編程結構和對大數(shù)據(jù)的支持而被廣泛應用。同時，Hadoop也有其缺點，那就是響應時間非常高，只有全部數(shù)據(jù)都處理完后才可以得到最終結果，中間無法給出中間結果。很多應用中，用戶希望在程序處理過程中不斷的得到相似的中間結果。對于這類應用，傳統(tǒng)的Hadoop是不能滿足這種需求。UC Berkeley的Tyso

2、n Condie等人基于MapReduceOnline論文實現(xiàn)了.Hadoop Online Prototype(HOP)系統(tǒng)，利用“snapshot”技術實現(xiàn)了Hadoop在運行過程中產生中間結果。HOP通過Map將分批次將結果傳輸給Reduce，Reduce接收到部分數(shù)據(jù)并計算來產生中間結果。其中，Map傳輸?shù)慕Y果是目前運行產生的所有結果，Reduce每次給出中間結果都是要將所有的數(shù)據(jù)都重新計算一遍并產生中間結果。
　　本文提

3、出一種對Hadoop產生中間結果的另一種思路:Online MapReduceAggregation，Map通過傳遞一部分用戶自定義數(shù)據(jù)傳輸給Reduce。Reduce收到這部分用戶自定義數(shù)據(jù)格式并去產生中間結果。
　　本文設計了一個新的系統(tǒng):Online MapReduce Aggregation。提出了獲得Hadoop中間結果的另一種思路:Map維護著一個用戶自定義數(shù)據(jù)結構，每隔一段時間Map都會將此數(shù)據(jù)結構傳遞給Reduce

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