MapReduce设计模式详解:核心技术与实践指南
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更新于2024-07-20
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《MapReduce设计模式》是一本由Donald Miner和Adam Shook合著的专业书籍,专为深入理解MapReduce编程模型和设计最佳实践而编撰。该书在2013年出版,英文版,带有完整的目录,ISBN号为978-1-449-32717-0,适合于学习者和开发者使用。本书是O'Reilly Media Inc.出版的,位于加利福尼亚州塞巴斯托波尔。
MapReduce是一种分布式计算模型,最初由Google开发,用于处理大量数据并将其分解为一系列独立的任务(map)进行并行处理,然后通过reduce阶段汇总结果。它广泛应用于大数据处理领域,如搜索引擎、日志分析和批量计算。本书的核心内容围绕MapReduce的设计模式展开,探讨了如何有效地利用这种模型来优化性能,解决复杂的数据处理问题。
书中可能涵盖了以下几个关键知识点:
1. **基础概念**:章节会介绍MapReduce的基本原理,包括map()函数和reduce()函数的工作流程,以及数据分片(sharding)和数据本地性(data locality)的重要性。
2. **模式识别**:作者可能讨论了诸如“批量处理”、“懒惰计算”、“合并策略”等常见的MapReduce设计模式,以及它们在实际应用中的优势和适用场景。
3. **容错与可靠性**:书中可能会涉及如何处理任务失败、数据一致性保障、任务调度和重试策略等,确保系统的高可用性和稳定性。
4. **性能优化**:书中可能提供了一些关于如何调整map和reduce阶段的配置,以及如何通过优化数据结构、算法和网络通信来提高整体性能的建议。
5. **高级主题**:涵盖更复杂的应用,如迭代式MapReduce、数据管道(pipeline)和数据流处理,以及如何在实时和近实时场景下扩展MapReduce。
6. **实战案例**:书中可能包含一些实际项目的案例研究,展示了如何将理论知识转化为实际解决方案,帮助读者更好地理解和应用MapReduce设计模式。
7. **版权和修订历史**:最后部分提供了版权信息和首次出版时间,以及后续的修订记录,保证了信息的准确性和最新性。
《MapReduce设计模式》是一本实用的参考书,不仅适合MapReduce技术的学习者,也是数据工程师和系统架构师提升技能、优化大型数据处理流程的重要参考资料。通过阅读这本书,读者可以深入了解MapReduce的设计思想,并学习如何在实际项目中灵活运用这些设计模式。
2021-09-15 上传
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