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進一步的提高大數(shù)據(jù)任務的并發(fā)度與大數(shù)據(jù)多任務并行執(zhí)行的需求天然匹配。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設(shè)數(shù)據(jù)量比較大，比如說是1TB，首先我們將原數(shù)據(jù)進行分割。比如說128MB一份，分成若干份，再分配給MapReduce進行映射、排序、合并，最后再將結(jié)果進行匯總，整來自：百科![]()
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