Похожие вопросы
2025-03-03 22:09:03
Определите правильную последовательность модели распределенных вычислений MapReduce:
- Reduce
- предварительные
- данные
- выбирает
- их
- агрегирует
- Map
Другие предметы Колледж MapReduce системы обработки больших данных Big Data колледж MapReduce распределенные вычисления обработка данных алгоритмы MapReduce этапы MapReduce анализ больших данных обучение Big Data технологии обработки данных
2025-07-19 12:43:05
Модель распределенных вычислений MapReduce состоит из двух основных этапов: Map и Reduce. Давайте разберем правильную последовательность действий в этой модели:
- Предварительные данные: На этом этапе данные подготавливаются для обработки. Это может включать в себя сбор данных из различных источников и их предварительную очистку.
- Map: На этапе Map данные разбиваются на более мелкие части и обрабатываются параллельно. Каждый кусочек данных передается в функцию Map, которая выполняет определенные операции (например, фильтрацию или преобразование) и выдает промежуточные результаты в виде пар ключ-значение.
- Выбирает: Хотя это слово не является частью стандартной терминологии MapReduce, здесь подразумевается процесс выбора или фильтрации данных на этапе Map, где данные обрабатываются для получения промежуточных результатов.
- Агрегирует: После выполнения этапа Map, промежуточные результаты сортируются и группируются по ключам. Это подготовительный шаг перед Reduce, где данные агрегируются для дальнейшей обработки.
- Reduce: На этапе Reduce агрегированные данные обрабатываются для получения окончательных результатов. Функция Reduce принимает все промежуточные значения, связанные с одним и тем же ключом, и выполняет операции объединения или агрегирования, такие как суммирование, нахождение среднего и т.д.
Итак, правильная последовательность действий в модели MapReduce будет: предварительные данные, Map, выбирает, агрегирует, Reduce.
