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By John Hales

ISBN-10: 1572226668

ISBN-13: 9781572226661

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Bei n verschiedenen Wörtern erhält man also n Zwischenergebnislisten. In der Reduce-Phase werden diese Zwischenergebnislisten von den reduce-Funktionen pro Wort addiert und als Ergebnis zurückgeliefert Emit(AsString(result)). Die Ergebnisse können dann in einer Liste mit den Listeneinträgen Wort und Worthäufigkeit zusammengefasst werden. 5. Wie schon beschrieben übernimmt das Map/Reduce-Framework die Verteilung der Daten, der Map- und der Reduce-Prozesse sowie die Speicherung der Zwischenund Endergebnisse.

5 dargestellt, werden somit eine Reihe „virtueller Server“ dem Ring hinzugefügt, wodurch sich aufgrund der größeren Anzahl an Servern auch die statistische Verteilung bei der Zuordnung von Objekten zu Servern verbessert. Ähnlich dem Verfahren der virtuellen Server können auch mehrere Kopien der Objekte innerhalb des Rings gespeichert werden. Auch in diesem Fall kann der Hashwert der einzelnen Replikate durch die Berechnung des Hashwertes aus dem Objektnamen und einer laufenden Nummer für die jeweilige Kopie berechnet werden.

Google verwendet hierzu sein eigenes Dateisystem GFS, das für den Umgang mit großen Datenmengen optimiert ist. Ebenso nutzt auch das Open Source-Framework Hadoop eine eigene Implementierung dieses Dateisystems, das HDFS10 (Hadoop File System). Nach [Grimm09] zeichnen sich diese Dateisysteme durch folgende Eigenschaften aus: Verarbeitung großer Datenmengen Wenige große Dateien bestehen aus Datenblöcken, typischerweise 64 MByte groß Die Datenblöcke liegen redundant (mindestens drei Mal) auf sogenannten ChunkServern vor.

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