SHAVADOOP项目Map Reduce在Java中的实现

一、简介

作为该项目的一部分，我实施了一个程序，该程序遵循Google科学论文的Map Reduce架构。这个程序是用Java编写的，对给定的文档执行“字数统计”，并返回一个包含每个单词出现次数的文件。在该程序的架构中，有一个Master负责指导Map-Reduce作业，而Slaves是远程机器，它们以分布式方式执行任务。主机读取和剪切-根据给定的行数-输入文本，并将行以分布式方式发送给Slaves，Slaves将“拆分”数据并将它们以Key (word)的形式写入文件中-值（单词出现的次数）。这一步是地图。在每个“拆分”结束时，Master读取文件并构建一个字典，该字典将引用找到它们的单词和文件。键（字）-值（文件地址）当所有Maps完成后，对于字典中的每个条目，将执行Reduce操作以合并所有分散的数据。

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在我们讨论的过程中，提到的Master和Slaves架构在分布式计算平台中是如何运作的呢？MapReduce分布式计算平台编程示例提供了丰富的代码示例和实战案例，帮助你更好地理解和实现。

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