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    ,指定并發(fā)的Reduce(化簡)函數(shù),用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。 圖1分式批處理引擎 MapReduce是用于并行處理大數(shù)據(jù)集的軟件框架。MapReduce的根源是函數(shù)性編程中的map和reduce函數(shù)。Map函數(shù)接受一組數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為一個鍵/值對列表
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  • 在時,會直接訪問數(shù)據(jù)庫,從而導致數(shù)據(jù)庫的壓力急劇增加。為解決這個問題,可以采用以下方法: - 預(yù)先緩存所有可能被請求的數(shù)據(jù); - 實現(xiàn)過濾器來過濾不存在的數(shù)據(jù); - 實現(xiàn)緩存穿透檢測機制,避免訪問數(shù)據(jù)庫的無用請求 分布式緩存與傳統(tǒng)的本地緩存相比 與傳統(tǒng)的本地緩存相比,分布式緩存具有以下優(yōu)點:
    來自:專題
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