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好,接下来我们来看一下maps,那maps它是负责整个hiop当中计算的功能,那hi一共解决两件事,一个呢,就是海量数据的存储用APS,另一个呢,就是海量数据的计算用这个map reduce,那好,那map它在计算过程当中一共分为两个步骤,一个叫map阶段,一个叫reduce阶段。那map阶段负责什么事?Reduce阶段又负责什么事?那我们来看一个案例。那我们的男主人公宋宋老师又闪亮登场了,对吧,那宋宋老师他又有一个新的问题,他什么问题呢?他说呀,我这个上一集当中100T数据已经存储好了,但是今天对吧,心情非常好,我就想找一下我当年15年五月份拍的一个高清无码的视频。我想把它找到。那你想想,我这么多数据是不是已经遍布在N多台服务器上了,那宋老师怎么找啊,好。那他又开始了,说我这里面我一个人找啊,肯定非常慢,那我就发动400个同学对吧,一共存储在四台服务,400台服务器上吗?我让这400同学每个人去检索自己的这台服务器。
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你这里面有没有这个视频,你有没有,你有没有,你有没有,有没有,对不对,哎,而且每个人做完这个事情之后,你是不是得告诉宋老师一声,说我这里有没有啊,然后把这个结果告诉他。这不就OK了吗?哎,那就是这个过程。也就是说先进行一个分的过程,宋老师把这个任务分下去,分给每一个同学之后呢,再把每一个同学的结果。报告出来啊,那最终就找到了他。那最后这个阶段叫reduce阶段。这就是hi度底层最原始的一个计算原理。啊,好。
我来说两句