The data skew problem in MapReduce

The data skew problem in MapReduce has been studied
only recently [12], [13], [14], [15], [16]. Among the solutions
proposed, some are specific to a particular type of applications, some require a pre-sample of the input data, and
some cannot preserve the total ordered result as the applications require. To make matters more complicated, the computing environment for MapReduce in the real world can
be heterogeneous as well—multiple generations of hardware are likely to co-exist in the same data center [17].
When MapReduce runs in a virtualized cloud computing
environment such as Amazon EC2 [18], the computing and

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาลาดข้อมูลใน MapReduce
ได้รับการศึกษาเมื่อเร็วๆ นี้ [12] [13] [14] [15], [16] ท่ามกลางการแก้ปัญหาที่นำเสนอบางส่วนมีเฉพาะในประเภทใดประเภทหนึ่งของการใช้งานบางอย่างต้องใช้ก่อนตัวอย่างของข้อมูลเข้าและบางอย่างไม่สามารถรักษาผลการออกคำสั่งให้รวมการใช้งานจำเป็นต้องมี เพื่อให้เรื่องที่ซับซ้อนมากขึ้นระบบคอมพิวเตอร์สำหรับ MapReduce ในโลกแห่งความจริงสามารถเป็นที่แตกต่างกันเช่นเดียวกับหลายรุ่นของฮาร์ดแวร์ที่มีแนวโน้มที่จะอยู่ร่วมกันในศูนย์ข้อมูลเดียวกัน[17]. เมื่อ MapReduce ทำงานในคอมพิวเตอร์เมฆเสมือนจริงสภาพแวดล้อมดังกล่าวเป็น Amazon EC2 [18], คอมพิวเตอร์และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลที่บิดเบือนปัญหาใน mapreduce ได้ศึกษา
เมื่อเร็ว ๆ [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] ระหว่างโซลูชั่น
เสนอบางอย่างที่เฉพาะเจาะจงกับประเภทเฉพาะของงานบางอย่างต้องใช้ก่อน ตัวอย่างของข้อมูลที่ป้อนและ
บางไม่สามารถรักษาทั้งหมดที่สั่งผลการใช้งานต้องการ เพื่อให้เรื่องที่ซับซ้อนมากขึ้นสิ่งแวดล้อมทางด้าน mapreduce ในโลกจริงจะแตกต่างกันหลายรุ่นเช่นกัน
เป็นฮาร์ดแวร์มีแนวโน้มที่จะอยู่ร่วมในศูนย์ข้อมูลเดียวกัน [ 17 ] .
เมื่อ mapreduce วิ่งในองค์กร สภาพแวดล้อมคอมพิวเตอร์เมฆเช่น Amazon EC2
[ 18 ] , คอมพิวเตอร์ และ