具有最少磁盘操作的大数据 - MapReduce

Posted 2023-04-18

【中文标题】具有最少磁盘操作的大数据 - MapReduce

【英文标题】：Big Data with Minimal Disk Operation - MapReduce

【发布时间】：2013-04-27 21:17:36

【问题描述】：

我需要处理远程服务器上数千个文件中的 10TB 文本。我想在具有 3GB RAM、50GB HDD 的本地机器上处理它们。我需要一个抽象层来按需从远程服务器下载文件，处理它们（mapreduce）然后丢弃它们，加载更多文件。

关于 HDFS，我需要将它们加载到 HDFS，然后事情应该很简单，但我需要自己进行内存管理。我想要一些能解决这个问题的东西。类似于 HDFS 中的远程链接，或 HDFS 中指向远程文件的符号链接，该远程文件下载它们并将它们加载到内存中处理它们，然后丢弃它们，然后转到更多文件。

所以现在我使用 Amplab spark 为我做并行处理，但在这个处理级别上它放弃了。

我想要一个像 spark 这样的单衬里：

myFilesRDD.map(...).reduce(...)

RDD 应该处理它

【参考方案1】：

Map/Reduce 用于分解一组机器上的工作。听起来你只有一台机器，你的本地机器。您可能想查看 R，因为它具有通过网络加载数据的内置命令。开箱即用，它不会为您提供您所描述的类似虚拟内存的外观，但是如果您可以容忍编写迭代循环并自己加载数据块，那么 R 不仅可以为您提供远程数据加载您寻求，R 丰富的可用库集合可以促进您可能需要的任何类型的处理。