9. Параллельные и распределенные вычисления MapReduce 2

MapReduce — модель распределённых вычислений, разработанная компанией Google, предназначенная для параллельных вычислений над большими наборами данных (Big Data) в компьютерных кластерах. Цель — упростить обработку данных, распределённых по нескольким компьютерам или узлам, и обеспечить высокую масштабируемость. Модель включает два ключевых шага: Map (предварительная обработка) и Reduce (свёртка). Принцип работы Map — входные данные разбиваются на части, каждая часть обрабатывается функцией Map, которая генерирует промежуточные пары «ключ-значение». Каждая функция Map работает независимо и параллельно с другими, обрабатывая свою часть входной информации. Reduce — данные, сгруппированные по ключу, преобразуются в набор выходных значений. Функция Reduce принимает ключ и множество значений, сопоставленных этому ключу, и выдаёт набор выходных значений (обычно одно значение для каждого уникального ключа). Особенности: Операции предварительной обработки работают независимо друг от друга и могут производиться параллельно (хотя на практике это ограничено источником входных данных и/или количеством используемых процессоров). Множество рабочих узлов может осуществлять свёртку — для этого необходимо, чтобы все результаты предварительной обработки с одним конкретным значением ключа обрабатывались одним рабочим узлом в один момент времени. Компоненты Кроме Map и Reduce, в MapReduce есть ещё несколько компонентов: Input — читает входные данные из источника, такого как файловая...