云计算下MapReduce增强并行计算框架设计与实现

本文主要探讨了"增强的云化并行计算框架系统的设计与实现"，由涂华轲、邹华和林荣恒合作完成，发表在中国科技论文在线。该研究基于Google提出的MapReduce并行计算框架，MapReduce在云计算领域扮演着核心角色，尤其在大规模数据处理中展现出强大能力。Hadoop作为其开源实现，已经在众多项目中取得了显著的成功。 文章背景强调了MapReduce对于并行计算的重要性，它简化了大规模数据处理的复杂性。然而，用户在实际应用中往往需要深入理解Hadoop的配置、编程API、运行机制等细节，这给普通用户带来了一定的学习成本。为此，研究者提出了一个增强的云化并行计算框架系统，其目标是将并行计算能力作为一种服务提供给用户，通过这个平台，用户可以更便捷地进行任务配置、编程、打包、上传和运行，降低了使用门槛。 为了进一步简化操作流程，该系统引入了一套标记性语言，即Annotations，这是一种辅助工具，能够帮助用户更快速地编写MapReduce程序，从而构建和管理工作任务。这种设计极大地提高了并行计算的易用性和效率，使得更多没有深入技术背景的用户也能方便地利用云计算进行数据处理。 此外，研究还获得了中国国家自然科学基金和中国863高科技项目基金的支持，体现了该领域的学术和产业关注。研究团队来自北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，由涂华轲和邹华教授领导，后者作为通信联系人提供了进一步的联系方式。 本文的研究成果不仅对MapReduce技术进行了创新性的扩展，也对云计算环境下的并行计算实践产生了积极影响，对于推动并行计算技术在业界的实际应用具有重要意义。关键词包括云计算、并行计算、Hadoop、MapReduce以及Annotations，展示了研究的焦点和内容深度。该篇论文可能被归类于计算机科学中的TP39315类别，反映了其在分布式计算和软件工程领域的学术价值。