Processamento de Dados Massivos/O modelo de programação MapReduce: diferenças entre revisões

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Conforme discutido anteriormente, um dos aspectos essenciais do processamento de dados massivos é exprimir o processamento de forma que o maior volume possível de dados seja acessado (lido) e processado em paralelo, aumentando a velocidade final do processamento. Um modelo que se mostrou particularmente bem sucedido nesse aspecto foi o MapReduce, proposto pela Google em 2007 <ref> </ref>.
 
== Princípio geral ==
 
O balanceamento de carga e a tolerância a falhas são obtidos por um mesmo mecanismo: o sistema acompanha o término das tarefas no sistema e quando começa a ter recursos desocupados re-edita tarefas que ainda não foram completadas, aproveitando o primeiro resultado que se torne disponível.
 
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==Referências==
 
<references/>
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