M2M：云计算中的Matlab到MapReduce简易转换器

"M2M是针对云计算的一种简单Matlab到MapReduce的转换器，旨在帮助传统程序员通过将顺序代码转化为MapReduce代码轻松部署应用程序到云系统。" 文章详细介绍了M2M，这是一个专为云计算设计的Matlab到MapReduce的翻译工具。MapReduce作为一种流行的并行编程模型，在云计算平台上广泛应用，已成为处理大规模数据的有效手段，它利用计算机集群来处理大数据。然而，传统的程序员可能不熟悉MapReduce，因此X-to-MapReduce（X代表任何程序语言）的转换器提供了一个解决方案，使他们能够通过将熟悉的代码语言转换成MapReduce代码来适应云环境。 近年来，出现了如SQL-to-MapReduce的转换器，这些工具能将类似SQL的查询语句转换成MapReduce代码，并在云系统中表现出良好的性能。但这些转换器主要关注的是SQL类查询，而非数值计算。而Matlab是一种高级语言和交互式环境，特别适合数值计算、可视化和编程，尤其在工程领域广受欢迎。 鉴于此，研究者提出并开发了M2M，这个简单Matlab-to-MapReduce的转换器，专门针对基本的数值计算任务。M2M的目标是让Matlab用户能够利用其已有的编程技能，无缝地将Matlab代码转换成可在云环境中高效运行的MapReduce作业。通过这种方式，科学家和工程师可以利用云计算的强大计算能力，处理那些在单机环境下难以完成的大规模数值计算任务。 M2M的实现可能涉及到对Matlab语法的解析，以及将Matlab的计算逻辑映射到MapReduce的Map和Reduce阶段。转换过程可能包括识别Matlab中的循环、数组操作和函数调用等，并将其转化为MapReduce可以理解的操作。同时，为了保持高效，M2M还需要考虑数据分发、并行处理和结果聚合等MapReduce的关键特性。 该研究强调了M2M在简化云计算接口，促进科学计算领域采用云服务方面的重要作用。通过提供这样一个工具，科研人员和工程师无需深入学习MapReduce的底层细节，就能利用云计算的分布式计算资源。这不仅降低了技术门槛，也提高了工作效率，对于推动科学研究和工程应用的快速发展具有积极意义。 M2M为Matlab用户开启了一扇通往云计算的大门，通过将复杂的数值计算任务转化为适合大规模并行处理的MapReduce作业，使得云平台在科学研究和工程计算中的应用变得更加便捷和广泛。