reduceF功能实现

尹成学院 2023-01-13 01:37:08

课时名称	课时知识点
reduceF功能实现	reduceF功能实现

...全文

64 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

关键问题提供RPC接口，供worker调取文件（名）确保每个文件都被worker正确消费，如果worker过了10s还没消费掉这个文件，则将这个文件给别人消费在所有文件都被消费之后，通知每个worker结束任务应该避免任务重复执行，包括map任务和reduce任务 master实现在所有的任务都被完成后，等待10s，给每个前来要任务的worker发送一个特殊的reply，通知他们退出程序。 master需要实现一个RPC函数，这个函数要求上一次完成的工作，如果是第一次，则为nil。发请求

记录了mit-6.824lab1的完成过程，以及对这个实验的解析与理解。

1.RDD的行动操作Action 1 .reduce def reduce(f: (T, T) => T): T 如果最后不是返回RDD，那么就是行动操作。通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的。如： val rdd = sc.makeRDD(1 to 10) scala> rdd.reduce(_+_) res4: Int = 55 2.collect def collect(): Array[T] 将RDD的数据返回到driver层。在驱动程序中，

简要完成了一个分布式MapReduce的实现。

最近抽空开始做6.824 Schedule: Spring 2018的相关练习，一个国外的分布式系统的相关课题任务，然后重新看了一下古老的 "mapreduce"相关论文论文 mapreduce Simplified Data Processing on Large Clusters，结合之前一些hadoop的相关知识，这里使用Go实现了mapreduce中的关键部分。我想简单的介绍一下mapre...

尹成的课程社区_NO_2

1

社区成员

1,571

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章