拉尔夫·拉梅尔 谷歌的MapReduce编程模型——重温。 （英语） Zbl 1129.68414号 科学。计算。程序。 70，第1期，1-30页（2008年）. 概述：谷歌的MapReduce编程模型用于以大规模并行方式处理大型数据集。我们对该模型进行了第一次严格描述，包括它作为谷歌领域特定语言Sawzall的进步。为此，我们对MapReduce和Sawzall上的开创性论文进行了反向工程，并将我们的发现作为可执行规范捕获。我们还发现并解决了开创性论文中非正式陈述中的一些模糊之处。我们使用类型化函数编程（特别是Haskell）作为设计恢复和可执行规范的工具。我们的开发包括三个组件：（i）MapReduce计算的基本程序框架；（ii）执行MapReduce计算时的并行机会；（iii）Sawzall聚合器的基本特征是MapReduce方法的进步。我们的开发没有将MapReduce计算的实际分布式执行的更多实现方面形式化。 引用于7文件 MSC公司： 68甲19 其他编程范式（面向对象、顺序、并发、自动等） 关键词：数据处理;并行程序设计;分布式编程;软件设计;可执行规范;类型化函数编程;地图缩小;往复锯;地图;减少;列表同态;哈斯克尔 软件：哈斯克尔;MapReduce PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Lämmel}，科学。计算。程序。70，第1号，1--30（2008；Zbl 1129.68414） 全文： 内政部