MapReduce

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  • Enseignant: Didier Donsez et Georges-Pierre Bonneau
  • UE/Module: EAR en RICM5 option S&R
  • Eleve: Mathieu Dewulf
  • mail: Mathieu.Dewulf@e.ujf-grenoble.fr

Résumé

MapReduce est un canevas de calcul massivement parallèle et distribué sur d'importantes quantités de données. MapReduce a pour objectif de répartir la charge de calcul sur divers serveurs. MapReduce permet donc de traiter des tera-données en parallèle sur des clusters de plusieurs milliers de machines.

Google a été le premier à introduire le canevas MapReduce, qui a été depuis également utilisé par Yahoo, Facebook entre autres.

Abstract

MapReduce is a framework for massively parallel and distributed calculation of large amounts of data. MapReduce is designed to distribute the computational load on various servers. MapReduce can process the parallel tera data on clusters of several thousand machines.

Google was the first to introduce the MapReduce framework, which has since been also used by Yahoo, Facebook and more others companies.

Contexte

Principes

Utilisations

Sources