The MR frameworks provide a more so

The MR frameworks provide a more sophisticated failure model
than parallel DBMSs. While both classes of systems use some form
of replication to deal with disk failures, MR is far more adept at
handling node failures during the execution of a MR computation.
In a MR system, if a unit of work (i.e., processing a block of data)
fails, then the MR scheduler can automatically restart the task on
an alternate node. Part of the flexibility is the result of the fact that
the output files of the Map phase are materialized locally instead of
being streamed to the nodes running the Reduce tasks. Similarly,
pipelines of MR jobs, such as the one described in Section 4.3.4,
materialize intermediate results to files each step of the way. This
differs from parallel DBMSs, which have larger granules of work
(i.e., transactions) that are restarted in the event of a failure. Part of
the reason for this approach is that DBMSs avoid saving intermediate results to disk whenever possible. Thus, if a single node fails
during a long running query in a DBMS, the entire query must be
completely restarted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นายกรอบให้แบบความล้มเหลวที่มีความซับซ้อนมากขึ้นกว่า DBMSs ขนาน ในขณะที่เรียนทั้งสองระบบใช้บางรูปแบบจำลองการจัดการกับความล้มเหลวของดิสก์ นายเป็นคุณหญิงมากที่การจัดการความล้มเหลวของโหนในระหว่างการดำเนินการคำนวณนายในระบบนาย ถ้าหน่วยของงาน (เช่น ประมวลผลกลุ่มข้อมูล)ล้มเหลว แล้วกำหนดการนายโดยอัตโนมัติสามารถเริ่มงานในโหนตัวอื่น ส่วนหนึ่งของความยืดหยุ่นเป็นผลของความจริงที่ไฟล์ที่ส่งออกของระยะแผนที่มี materialized เครื่องแทนการส่งกระแสข้อมูลไปโหนที่เรียกใช้งานลด ในทำนองเดียวกันท่อของนายงาน เช่นอธิบายไว้ในส่วน 4.3.4เบิกกลางผลลัพธ์ไปยังแฟ้มแต่ละขั้นตอนของวิธีการ นี้แตกต่างจาก DBMSs ขนาน ที่มีเม็ดขนาดใหญ่ของงาน(เช่น ธุรกรรม) ที่จะเริ่มในกรณีความล้มเหลว ส่วนหนึ่งของสาเหตุวิธีการนี้เป็นที่ DBMSs หลีกเลี่ยงการบันทึกผลลัพธ์ระหว่างกลางไปยังดิสก์เมื่อใดก็ ตามที่เป็นไปได้ ดังนั้น ถ้าโหนเดียวในระหว่างการทำแบบสอบถามใน DBMS แบบสอบถามทั้งหมดต้องเริ่มโดยสิ้นเชิง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กรอบ MR
ให้รูปแบบความล้มเหลวที่มีความซับซ้อนมากขึ้นกว่าDBMSs ขนาน ขณะที่ทั้งสองชั้นของระบบการใช้รูปแบบของการจำลองแบบในการจัดการกับความล้มเหลวของดิสก์ MR อยู่ไกลมากขึ้นความเชี่ยวชาญในการจัดการความล้มเหลวของโหนดในระหว่างการดำเนินการคำนวณนายฮ. ในระบบ MR ถ้าหน่วยของการทำงาน (เช่นการประมวลผลบล็อกของ ข้อมูล) ล้มเหลวแล้วกำหนดการนายโดยอัตโนมัติสามารถเริ่มงานในโหนดอื่น เป็นส่วนหนึ่งของความยืดหยุ่นเป็นผลมาจากความจริงที่ว่าไฟล์ที่ส่งออกของเฟสแผนที่จะปรากฏในประเทศแทนการถูกสตรีมไปยังโหนดที่ใช้งานลด ในทำนองเดียวกันท่อของงาน MR เช่นหนึ่งที่อธิบายไว้ในมาตรา 4.3.4, เป็นตัวเป็นตนผลกลางไปยังไฟล์ขั้นตอนวิธีการแต่ละ ซึ่งแตกต่างจาก DBMSs ขนานที่มีเม็ดขนาดใหญ่ของการทำงาน (เช่นการทำธุรกรรม) ที่มีการเริ่มต้นใหม่ในกรณีของความล้มเหลว เป็นส่วนหนึ่งของเหตุผลสำหรับวิธีการนี้ก็คือว่า DBMSs หลีกเลี่ยงการบันทึกผลกลางไปยังดิสก์เมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ ดังนั้นหากโหนดเดียวล้มเหลวในช่วงแบบสอบถามยาวทำงานใน DBMS ที่แบบสอบถามทั้งหมดจะต้องเริ่มต้นใหม่อย่างสมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นายสุขให้ซับซ้อนมากขึ้น ความล้มเหลวแบบจำลอง
กว่า DBMSs ขนาน ในขณะที่ทั้งสองประเภทของระบบที่ใช้บางรูปแบบ
ขนาดใหญ่ที่จะจัดการกับความล้มเหลวของดิสก์ , นายอยู่ไกลมากขึ้นเก่งที่
การจัดการโหนดล้มเหลวในระหว่างการดำเนินการของนายคำนวณ .
ใน คุณ ระบบ ถ้าหน่วยงาน ( เช่น การประมวลผล บล็อกของข้อมูล )
ล้มเหลว จากนั้นคุณสามารถจัดตารางเวลาโดยอัตโนมัติ เริ่มงานบน
โหนดอื่น ส่วนหนึ่งของความยืดหยุ่นเป็นผลมาจากความจริงที่ว่า
ไฟล์ที่ส่งออกของเฟสแผนที่ materialized ในประเทศแทน
ถูกสตรีมไปยังโหนดทำงานลดงาน โดย
ท่อของนายงานเช่นหนึ่งที่อธิบายไว้ในส่วน 4.3.4
เป็นตัวเป็นตน , ผลกลางไฟล์แต่ละขั้นตอน นี้
แตกต่างจาก DBMSs ขนานซึ่งมีเม็ดใหญ่
( เช่น การทำธุรกรรม ) ที่ชัดเจนในกรณีของความล้มเหลว ส่วนหนึ่งของ
เหตุผลของวิธีการนี้คือ การบันทึกผลระดับกลางไปยังดิสก์ DBMSs หลีกเลี่ยงเมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ ดังนั้น ถ้าโหนดเดียวล้มเหลว
ในระหว่างที่ยาวนานใน DBMS แบบสอบถาม , แบบสอบถามทั้งหมดต้อง
ทั้งหมดเริ่มต้นใหม่