Chương 2.1 MAPREDUCE & HADOOP

1. **MapReduce** : 84

1.1. Hai bước

1.1.1. Tính toán

1.1.2. Tổng hợp

1.2. Cấu trúc dữ liệu: 85

1.2.1. In/Out: Danh sách các cặp khóa giá trị

1.3. Cấu trúc hàm: 87

1.4. RunTime: 90

1.4.1. Lập lịch

1.4.2. Phân tán

1.4.3. Đồng bộ

1.4.4. Lỗi

1.5. Định nghĩa: 93

1.5.1. Mô hình lập trình

1.5.2. Framework

1.5.3. Công cụ chuyên biệt

1.6. Ưu điểm: 95

1.6.1. Xử lý hàng loạt

1.6.2. Ứng dụng: Web, MXH,...

1.7. Hạn chế: 96

1.7.1. Vấn đề dữ liệu lớn

1.7.2. Lặp lại - Đệ quy - Stream

1.8. Hiên thực MapReduce: 97

1.8.1. Hadoop

2. **Hạn chế** trong phát triển công nghệ: 53

2.1. Trong mô hình hiện tại

2.2. Trong các siêu máy tính

2.3. Về băng thông kết nối

2.4. Vấn đề điển hình

3. Thách thức của song song hóa: 63

4. Quản lý cùng lúc nhiều worker: 65

5. Ý tưởng từ lập trình hàm: 73

5.1. Ngôn ngữ LISP

5.2. Hàm Map

5.3. Hàm Reduce - Fold

6. Ý tưởng chính: 70

6.1. Mở rộng, không phải nâng cấp

6.2. Xử lý --> chứa DL

6.3. Xử lý tuần tự, tránh ngẫu nhiên

6.4. Mở rộng liền mạch

6.5. Ý tưởng từ dữ liệu: 72

6.5.1. HPC

7. Thách thức trong xử lý đồng thời: 68