MapReduce并行编程模型研究综述

• 作者: 严林 崔健 李建江 王聃 黄义双
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: MapReduce 并行编程模型 运行时支持库 海量数据处理
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 2635-2642
• 分类号: TP316.4
• 字数: 8676字
• 语种: 中文

摘要

MapReduce并行编程模型通过定义良好的接口和运行时支持库,能够自动并行执行大规模计算任务,隐藏底层实现细节,降低并行编程的难度.本文对MapReduce的国内外相关研究现状进行了综述,阐述和分析了当前国内外与MapReduce相关的典型研究成果的特点和不足,重点对MapReduce涉及的关键技术(包括:模型改进、模型针对不同平台的实现、任务调度、负载均衡和容错)的研究现状进行了深入的分析.本文最后还对MapReduce未来的发展趋势进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建江	北京科技大学计算机与通信工程学院计算机科学与技术系	26	493	6.0	22.0
2	崔健	北京科技大学计算机与通信工程学院计算机科学与技术系	2	363	2.0	2.0
3	严林	北京科技大学计算机与通信工程学院计算机科学与技术系	3	365	2.0	3.0
4	王聃	北京科技大学计算机与通信工程学院计算机科学与技术系	1	361	1.0	1.0
5	黄义双	中国石油化工股份有限公司勘探南方分公司研究院	3	405	3.0	3.0