Stefan Edlich, Achim Friedland, Jens Hampe, Benjamin Brauer's NoSQL: Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 PDF

By Stefan Edlich, Achim Friedland, Jens Hampe, Benjamin Brauer

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Ist die Map-Phase beendet, so wurde für jedes Wort eine Zwischenergebnisliste angelegt. Bei n verschiedenen Wörtern erhält man also n Zwischenergebnislisten. In der Reduce-Phase werden diese Zwischenergebnislisten von den reduce-Funktionen pro Wort addiert und als Ergebnis zurückgeliefert Emit(AsString(result)). Die Ergebnisse können dann in einer Liste mit den Listeneinträgen Wort und Worthäufigkeit zusammengefasst werden. 5. Wie schon beschrieben übernimmt das Map/Reduce-Framework die Verteilung der Daten, der Map- und der Reduce-Prozesse sowie die Speicherung der Zwischenund Endergebnisse.

Seit es in [Dean04] zur Beschreibung des Map/Reduce-Verfahrens herangezogen wurde, hat es sich zum klassischen Beispiel entwickelt. Man stellt sich dazu das Problem der Zählung von gleichen Worten in einer großen Sammlung von Dokumenten vor. 4 Pseudo-Code zur Analyse der Worthäufigkeit7 map(String key, String value): // key: document name // value: document contents for each word w in value: EmitIntermediate(w, "1"); reduce(String key, Iterator values): // key: a word // values: a list of counts int result = 0; for each v in values: result += ParseInt(v); Emit(AsString(result)); Die map-Funktionen erhalten als KeyValue-Paare den Namen und den Inhalt des Dokuments.

Sie bietet APIs für Python, Perl, SQL und weitere Sprachen. com/technology/mapreduce/ Aster Data Systems. Das Map/Reduce-Framework unterstützt Java, C, C++, Perl und Python zum Formulieren von SQL-Funktionen in ANSI SQL. com/ GridGain bietet eine Open Source-Java-Map/Reduce-Implementierung. com/wiki/display/GG15UG/MapReduce+Overview Phoenix ist ein Map/Reduce-Framework für shared-memory. Es wurde an der Stanford Universität Kalifornien in der Programmiersprache C entwickelt. edu/ FileMap ist ein dateibasiertes Map/Reduce-Framework.

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