【摘 要】
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MapReduce并行编程模型通过定义良好的接口和运行时支持库,能够自动并行执行大规模计算任务,隐藏底层实现细节,降低并行编程的难度.本文对MapReduce的国内外相关研究现状进行
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院计算机科学与技术系,中国石油化工股份有限公司勘探南方分公司研究院
【基金项目】
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教育部重点基金(No.108008);国家863高技术研究发展计划(No.2008AA01Z109);北京市教育重点学科计算机系统结构(No.XK100080537)
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MapReduce并行编程模型通过定义良好的接口和运行时支持库,能够自动并行执行大规模计算任务,隐藏底层实现细节,降低并行编程的难度.本文对MapReduce的国内外相关研究现状进行了综述,阐述和分析了当前国内外与MapReduce相关的典型研究成果的特点和不足,重点对MapReduce涉及的关键技术(包括:模型改进、模型针对不同平台的实现、任务调度、负载均衡和容错)的研究现状进行了深入的分析.本文最后还对MapReduce未来的发展趋势进行了展望.
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