Parallel processing 处理流到同一数据集的查询时高效的MapReduce
我有一个巨大的、静态的数据集，我有一个应用于它的函数 f的形式是reduce（map（f，dataset）），因此我将使用MapReduce框架。但是，我不想在每次请求时分散数据（理想情况下，我希望利用索引来加速f）。有一个MapReduce实现可以解决这种一般情况吗 我已经看了一下，也许它能做到这一点，但似乎解决了一个稍有不同的情况，而且代码还不可用。Hadoop的MapReduce（以及所有其他受谷歌启发的MapReduce骨架）并没有一直分散数据Parallel processing 处理流到同一数据集的查询时高效的MapReduce,parallel-processing,mapreduce,distributed-computing,Parallel Processing,Mapreduce,Distributed Computing,我有一个巨大的、静态的数据集，我有一个应用于它的函数 f的形式是reduce（map（f，dataset）），因此我将使用MapReduce框架。但是，我不想在每次请求时分散数据（理想情况下，我希望利用索引来加速f）。有一个MapReduce实现可以解决这种一般情况吗 我已经看了一下，也许它能做到这一点，但似乎解决了一个稍有不同的情况，而且代码还不可用。Hadoop的MapReduce（以及所有其他受谷歌启发的MapReduce骨架）并没有一直分散数据