Under de senaste två decennierna har den kontinuerliga ökningen av datorkraft gett upphov till ett överväldigande dataflöde som har krävt ett paradigmskifte i datorarkitekturen och storskaliga databehandlingsmekanismer. MapReduce är en enkel och kraftfull programmeringsmodell som möjliggör enkel utveckling av skalbara parallella applikationer för att bearbeta stora mängder data på stora kluster av råvarumaskiner. Det isolerar programmet från detaljerna i att köra ett distribuerat program såsom frågor om datadistribution, schemaläggning och feltolerans. Det ursprungliga genomförandet av MapReduce-ramen hade dock vissa begränsningar som har åtgärdats av många forskningsinsatser i flera uppföljningsarbeten efter införandet. Denna artikel ger en omfattande undersökning för en familj av metoder och mekanismer för storskalig databehandling mekanismer som har genomförts baserat på den ursprungliga idén med MapReduce ramverket och för närvarande får en hel del fart i både forskning och industriella samhällen. Vi täcker också en uppsättning införda system som har införts för att tillhandahålla deklarativa programmeringsgränssnitt ovanpå MapReduce-ramverket. Dessutom granskar vi flera storskaliga databehandlingssystem som liknar några av idéerna i MapReduce-ramverket för olika ändamål och tillämpningsscenarier. Slutligen diskuterar vi några av de framtida forskningsinriktningarna för att genomföra nästa generations MapReduce-liknande lösningar.
I REF tillhandahålls en omfattande undersökning av storskaliga databehandlingsmekanismer baserade på MapReduce.
The family of mapreduce and large-scale data processing systems
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}