这些关键字“数据倾斜, MapReduce, 大数据, 增量分配”是否代表抽象“MapReduce以其简洁的编程模型，被广泛应用于大规模和高维度数据集的处理，如日志分析、文档聚类和其他数据分析。开源系统Hadoop很好地实现了MapReduce模型，但由于自身采用一次分区机制，即通过Hash／Range分区函数对数据进行一次划分，导致在处理密集数据时，Reduce端常会出现数据倾斜的问题。虽然系统为用户提供了自定义分区函数方法，但不幸的是在不清楚输入数据分布的情况下，数据倾斜问题很难被避免。为解决数据划分的不均衡，该文提出一种将分区向Reducer指派时按照多轮分配的分区策略。该方法首先在Map端产生多于Reducer个数的细粒度分区，同时在Mapper运行过程中实时统计各细粒度分区的数据量；然后由JobTracker根据全局的分区分布信息筛选出部分未分配的细粒度分区，并用代价评估模型将选中的细粒度分区分配到各Reducer上；依照此方法，经过多轮的筛选、分配，最终在执行Reduce（）函数前，将所有细粒度分区分配到Reduce端，以此解决分区后各Reducer接收数据总量均衡的问题。最后在Zipf分布数据集和真实数据集上与现有的分区切分方法Closer进行了对比，增量式分区策略更好地解决了数据划分后的均衡问题。”中的关键概念？
是的