Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- Spring
- eof
- redis
- HTTP
- Docker
- MapReduce
- 백준알고리즘
- restapi
- 서버
- Apollo
- 프로그래머스
- java11
- mysql
- Scanner
- graphql
- TCP
- puppeteer
- 스프링부트
- Android
- 조건문
- k8s
- ai
- bufferdreader
- 스프링
- Mongoose
- java
- nodejs
- 자바
- LangChain
- mongodb
Archives
- Today
- Total
목록데이터분산처리 (1)
자라나라 개발머리
[데이터 분산 처리] 맵리듀스(MapReduce) 간단 설명/ Mapper, Reducer 구현해보기
맵리듀스(MapReduce)는 데이터 분산 처리에 활용되는 프로그래밍 모델로서, 대량의 데이터를 세분화해서 각 머신에서 로직을 처리하고, 다시 합쳐 효율적으로 데이터 처리를 할 수 있도록하는 모델입니다. 맵 리듀스는 총 4가지 기능으로 구성되어있습니다. 1. Mapper: 입력 데이터를 받아서 세분화, key-value 쌍으로 변환, 필요한 로직을 적용하여 중간 결과를 생성2. Reducer: 중간 결과를 받아서 동일한 키를 기준으로 그룹화하고 데이터를 합침3. Partitioners: 맵 단계에서 생성된 중간(key, value) 쌍을 리듀스 태스크로 분배4. Combiners: 최적화 도구. output을 로컬에서 미리 집계하여 네트워크 상으로 전송되는 데이터 양을 줄이는 역할 전체적인 흐름은, M..
AI&Data
2024. 4. 28. 18:15