Роки : Обробки великого обсягу даних (багатотерабайтних наборів даних) є серйозною проблемою в реальному житті projects.As розміру даних зростає з кожним днем, додатків все складніше і складніше обробляти його в надійному,забезпечених і відмовостійкі шляху.
А ось Hadoop Map / Reduce framework.It допомагає писати додатки легко, який процес величезної кількості даних, зберігаючи всі проблеми в mind.The великою перевагою є, Map / Reduce дозволяє паралельну обробку на великих кластерах товарних апаратних.
Основних концепцій Map / Reduce є
a) Розділіть завдання на незалежні завдання (відомий як карта завдань).
б) Процес завдання в паралельній формі.
с) Сортування виведення карти і відправити їх в якості внеску у завдання Reduce (Відомо також зменшити завдань).
Так що це в основному паралельної обробки блоків пам'яті, а потім об'єднати їх назад, щоб отримати рамках кінці result.The піклується про планування завдань, контролю за їх дотриманням та повторно виконує невиконані завдання.
Увага : Стандартних апаратних засобів є терміном для доступного пристрою, які, як правило, сумісні з іншими такими пристроями.
