I den här artikeln studerar vi MapReduce-ramverket ur ett algoritmiskt perspektiv och visar nyttan av vårt tillvägagångssätt genom att designa och analysera effektiva MapReduce-algoritmer för grundläggande sorterings-, sök- och simuleringsproblem. Denna studie motiveras av målet att slutligen sätta MapReduce-ramverket på samma teoretiska grund som de välkända PRAM- och BSP-parallella modellerna, vilket skulle gynna både teori och praktik av MapReduce-algoritmer. Vi beskriver effektiva MapReduce algoritmer för sortering, multi-searching, och simuleringar av parallella algoritmer som anges i BSP och CRCW PRAM modeller. Vi tillhandahåller även vissa tillämpningar av dessa resultat till problem i parallell beräkningsgeometri för MapReduce-ramverket, vilket resulterar i effektiva MapReduce-algoritmer för sortering, 2- och 3-dimensionella konvexa skrov och fast-dimensionell linjär programmering. För fallet när mappare och reducerare har ett minne/meddelande-I/O storlek på M =  till (N ), för en liten konstant > 0, alla våra MapReduce algoritmer för dessa program körs i ett konstant antal rundor.
Författare Michael T. G. et al., i sin uppsats REF, studera MapReduce ramverk från en algoritmisk synvinkel och visa nyttan av tillvägagångssätt genom att utforma och analysera effektiva MapReduce algoritmer för grundläggande sortering, sökning och simuleringsproblem.
Sorting, Searching, and Simulation in the MapReduce Framework
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}