"Google MapReduce中文版：超大数据集处理的编程模型与算法实现"

本文描述了Google-MapReduce中文版，该技术是一个编程模型和算法模型的相关实现，用于处理和生成超大数据集。MapReduce模型基于现实世界中能满足这种处理模型的实际情况的存储，其核心思想是通过Map函数处理基于key/value pair的数据集合，并输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后再通过Reduce函数合并具有相同中间key值的中间value值。该模型的程序可以在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。 MapReduce架构的程序专注于以下几个方面：如何分割输入数据、在大量计算机组成的集群上进行调度、处理集群中计算机的错误以及管理集群中计算机之间的通信。通过采用MapReduce架构，没有并行计算和分布式处理系统开发经验的程序员可以有效利用分布式系统的丰富资源。 MapReduce的工作流程可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入的数据集被分割成多个小片段，每个片段由一个Map函数处理生成中间的key/value pair数据集合。在Reduce阶段，Reduce函数将具有相同中间key值的中间value值进行合并，生成最终的输出。 MapReduce具有一定的容错机制，当计算机在处理过程中出现错误时，系统可以自动将任务重新调度到其他可用的计算机上，确保计算的继续进行。此外，系统还可以自动管理计算机之间必要的通信，以确保数据的正确传输和处理。 值得注意的是，本文指出并不是所有的例子都适合使用MapReduce模型来处理，只有那些满足该模型的处理情况才适合采用MapReduce架构。 总之，Google-MapReduce中文版是一个对超大数据集进行处理和生成的编程模型和算法模型的相关实现。通过MapReduce架构，程序员可以在分布式系统上有效利用丰富的资源，并通过Map函数和Reduce函数对数据进行处理和合并。该系统具有容错机制和自动化管理功能，能够确保计算的顺利进行。然而，并非所有的处理情况都适合采用MapReduce模型。