MapReduce原理及其主要实现平台分析
针对海量数据处理在处理速度、存储空间、容错性、访问时间等方面存在的问题,对Google MapReduce编程模型的原理、执行流程等进行分析研究,介绍4种主要的MapReduce实现平台Hadoop、Phoenix、Disco、Mars,从编程语言、构建平台、功能特点和应用领域4个方面对4种平台进行比较分析,以期对MapReduce编程模型原理及其应用平台有一个较全面的认识。
MapReduce、实现平台、Hadoop、Phoenix、Disco、Mars
G250;TP391(图书馆学、图书馆事业)
国家社会科学基金一般项目“海量网络学术文献自动分类研究”10BTQ047;山东省自然科学基金项目“大规模学术文献并行处理与语义分类研究”项目ZR2011GL025的研究成果之一
2012-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
60-67
