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[经验分享] [转]Yahoo持续的Pig/Hadoop(MapReduce)工作流

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发表于 2016-12-13 08:11:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
  传送门:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1f59bf0100utvd.html
  主要内容我不用帖了,其实让我更有所得(或有所思)的是后面的评论:(贴一下,链接同上)
  

  •   medcl2011-08-31 15:09:40 [举报]
    Overnight success takes long time.~~
  •   小史的窗户2011-10-16 19:38:18 [举报]
    我觉得超过谷歌不只是算法好就OK的
    来自小史的窗户的评论
  •   做学问要朴实归真2011-10-18 12:52:08 [举报]
    回复 @小史的窗户 :Google有强大的研究团队,对于一些技术包括算法都有技术储备,然后在他们认为合适的时间发布合适的应用。
    来自做学问要朴实归真的评论
  •   小史的窗户2011-10-18 20:23:01 [举报]
    回复 @做学问要朴实归真 :是的,你说两年内让MapRduce成为历史可有依据?
    来自小史的窗户的评论
  •   做学问要朴实归真2011-10-19 11:46:01 [举报]
    回复 @小史的窗户 :MapReduce只适合作简单的计算,例如只有一个map或者一个map+一个reduce,它在当前的搜索领域应用效率不会成为瓶颈,但它的计算原理导致了其在复杂计算的效率低下,这在数据分析领域中尤为明显。
    来自做学问要朴实归真的评论
  •   做学问要朴实归真2011-10-19 11:46:12 [举报]
    回复 @小史的窗户 :随着移动互联网的发展,数据分析将扮演越来越重要的角色(包括在搜索领域),MapReduce的性能瓶颈将不可避免,虽然不少大企业做了一些补丁与改 进,但这个瓶颈是由mapreduce的原理导致的,所以它必然会在主流计算中被淘汰。但它又是开源免费的,所以在很长一段时间内,它不会消失。
    来自做学问要朴实归真的评论
  •   小史的窗户2011-10-19 22:43:19 [举报]
    回复 @做学问要朴实归真 :我没有学过数据分析,不太了解MapReduce的原理。但是我觉得以谷歌的实力推出的产品应该有很大的科学性。另外如果真的有缺陷,那么该产品推出了这么多年,也早应该有替代产品出现
    来自小史的窗户的评论
  •   做学问要朴实归真2011-10-20 08:58:40 [举报]
    在Google提出 mapreduce时的搜索领域,MapReduce可以解决其大部分问题,但随着Google提出Perculator时,其mapreduce就被局 限在部分应用了,这部分应用包括数据过滤、排序等,即只有一个map或者一个map+reduce。 数据分析有些计算,用一个map+reduce解决不了,所以有幸能隐患。
    来自做学问要朴实归真的评论
  •   小史的窗户2011-10-20 20:06:22 [举报]
    回复 @做学问要朴实归真 :哦,你是说现在谷歌以及做收索的研究重点不在数据分析领域,所以你有机会超越MapReduce?
    来自小史的窗户的评论
  •   做学问要朴实归真2011-10-21 10:06:39 [举报]
    回复 @小史的窗户 :是的。任何一个技术都有它适应的领域,MapReduce技术开始于2003年,现在已经8年了。网络环境也已经进入移动互联网时代,搜索应用也发生了变化,MapReduce也在面临各种瓶颈。
    来自做学问要朴实归真的评论

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