岁月 : 处理大量的数据 (多TB数据集) 在现实生活中projects.As数据的大小是一个重要的关注与日俱增, 应用程序发现很难在一个可靠的处理,安全和容错的方法.
这里谈到的Hadoop的地图/减少framework.It的帮助很容易地编写应用程序的过程中大量的数据让所有的关注在mind.The最大的优势是, Map / Reduce的大型集群上的商品硬件可以并行处理.
背后的主要概念地图/缩小
一) 将作业分成几个独立的任务 (被称为Map任务).
b) 以平行的方式处理任务.
Ç) 排序的地图和发送reduce任务的输入输出 (被称为reduce任务).
所以它基本上是并行处理的块，然后加入他们得到结束result.The框架负责任务调度, 监视它们，并重新执行失败的任务.
注意 : 商品硬件是一个长期负担得起的设备，通常与其它类似的设备兼容.
