Figure 4.6 Map and reduce functions

Figure 4.6 Map and reduce functions in MapReduce. In general, the map function
produces a list of key-value pairs. All values for a key are collected into one
list in the reduce phase. This list is then processed further. The instantiations of the
two functions and an example are shown for index construction. Because the map
phase processes documents in a distributed fashion, termID–docID pairs need not be
ordered correctly initially as in this example. The example shows terms instead of
termIDs for better readability. We abbreviate Caesar as C and conquered as c’ed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปที่ 4.6 แผน และลดฟังก์ชันใน MapReduce โดยทั่วไป ฟังก์ชันแผนที่สร้างรายการของค่าคีย์ ค่าทั้งหมดสำหรับคีย์รวบรวมเป็นหนึ่งรายการในขั้นตอนการลด รายการนี้แล้วประมวลผลเพิ่มเติม Instantiations ของหน้าที่สองและตัวอย่างแสดงการสร้างดัชนี เนื่องจากแผนที่ขั้นตอนการประมวลผลเอกสารในกระจาย termID – docID คู่ไม่จำเป็นสั่งอย่างแรกในตัวอย่างนี้ ตัวอย่างแสดงเงื่อนไขแทนtermIDs การอ่านดีขึ้น เราย่อซีซาร์เป็น C และเป็น c'ed การเอาชนะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 4.6 แผนที่และลดฟังก์ชั่นใน MapReduce โดยทั่วไปฟังก์ชั่นแผนที่
ผลิตรายการของคู่ค่าคีย์ ค่าทั้งหมดสำหรับคีย์จะถูกเก็บรวบรวมเป็นหนึ่งใน
รายชื่อในขั้นตอนการลด รายการนี้มีการประมวลผลต่อไปแล้ว instantiations ของ
ทั้งสองฟังก์ชั่นและเป็นตัวอย่างที่จะแสดงสำหรับการก่อสร้างดัชนี เพราะแผนที่
ขั้นตอนการประมวลผลเอกสารในรูปแบบการกระจายคู่ termID-docid ไม่จำเป็นต้อง
มีคำสั่งอย่างถูกต้องในครั้งแรกเป็นตัวอย่างนี้ ตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงแง่แทน
termIDs สำหรับการอ่านที่ดีขึ้น เราย่อซีซาร์เป็น C และเอาชนะเป็น c'ed

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 4.6 แผนที่และลดการทำงานใน mapreduce . โดยทั่วไปฟังก์ชันแผนที่
ผลิตรายการของคู่ค่าคีย์ ค่าสำหรับคีย์ข้อมูลลงในรายการหนึ่ง
ในการลดระยะ รายการนี้มีการประมวลผลแล้ว เพิ่มเติม การ instantiations ของ
สองฟังก์ชันและตัวอย่างแสดงเพื่อสร้างดัชนี เพราะระยะแผนที่
กระบวนการเอกสารในแบบแฟชั่นtermid – docid คู่ไม่ต้อง
สั่งอย่างถูกต้องในขั้นแรก ในตัวอย่างนี้ ตัวอย่างแสดงให้เห็นแง่แทน
termids ดีกว่าอ่าน . เราย่อมซีซาร์เป็น C และได้เป็น c'ed.