Amalan menggunakan cache untuk mempercepatkan proses pengiraan MapReduce di Golang.

Amalan menggunakan cache untuk mempercepatkan proses pengiraan MapReduce di Golang.

Dengan peningkatan skala data dan peningkatan intensiti pengkomputeran, kaedah pengkomputeran tradisional tidak lagi dapat memenuhi keperluan orang ramai untuk pemprosesan data yang pantas. Dalam hal ini, teknologi MapReduce wujud. Walau bagaimanapun, dalam proses pengiraan MapReduce, disebabkan oleh operasi yang melibatkan sebilangan besar pasangan nilai kunci, kelajuan pengiraan adalah perlahan, jadi cara mengoptimumkan kelajuan pengiraan juga menjadi isu penting.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, banyak pembangun telah menggunakan teknologi caching dalam bahasa Golang untuk mempercepatkan proses pengiraan MapReduce. Artikel ini akan memperkenalkan pengalaman praktikal kaedah ini untuk rujukan pembaca yang berminat.

Pertama, mari kita lihat secara ringkas proses pengiraan MapReduce di Golang. MapReduce ialah rangka kerja pengkomputeran teragih yang boleh melaksanakan pengkomputeran selari data berskala besar dengan mudah. Di Golang, pengiraan MapReduce boleh diselesaikan menggunakan kaedah Map and Reduce. Antaranya, kaedah Peta digunakan untuk menukar data asal ke dalam bentuk pasangan nilai kunci, dan kaedah Kurangkan digunakan untuk mengagregatkan pasangan nilai kunci ini untuk mendapatkan hasil pengiraan akhir.

Bagaimana untuk mempercepatkan proses pengiraan MapReduce? Satu kaedah biasa ialah menggunakan caching. Semasa proses pengiraan MapReduce, sebilangan besar operasi pasangan nilai kunci akan membawa kepada operasi IO yang kerap, dan penggunaan cache secara berkesan boleh mengelakkan kejadian kerap operasi IO, dengan itu meningkatkan kelajuan pengiraan.

Seterusnya, kami akan menggunakan contoh untuk menunjukkan cara menggunakan cache untuk mempercepatkan proses pengiraan MapReduce di Golang.

Pertama, kita perlu melaksanakan fungsi Peta. Apa yang fungsi Peta ini perlu lakukan ialah menukar data asal ke dalam bentuk pasangan nilai kunci supaya fungsi Kurangkan boleh melakukan operasi pengagregatan pada pasangan nilai kunci. Berikut ialah contoh fungsi Peta mudah:

func MapFunc(data []string) map[string]int {
    output := make(map[string]int)
    for _, str := range data {
        for _, word := range strings.Fields(str) {
            output[word]++
        }
    }
    return output
}

Fungsi fungsi Peta ini adalah untuk membahagikan data input kepada perkataan, mengira bilangan kemunculan setiap perkataan, dan menggunakan perkataan dan bilangannya kejadian apabila pasangan nilai kunci dikembalikan. Di sini kami menggunakan peta untuk menyimpan pasangan nilai kunci.

Seterusnya, kami melaksanakan fungsi Kurangkan. Fungsi Kurangkan perlu melakukan operasi pengagregatan pada pasangan nilai kunci yang dikembalikan oleh fungsi Peta untuk akhirnya menjana hasil pengiraan. Berikut ialah contoh fungsi Reduce yang mudah:

func ReduceFunc(data []map[string]int) map[string]int {
    output := make(map[string]int)
    for _, item := range data {
        for key, value := range item {
            output[key] += value
        }
    }
    return output
}

Fungsi fungsi Reduce ini adalah untuk melelaran melalui pasangan nilai kunci yang dikembalikan oleh setiap tugas Peta satu demi satu, mengira jumlah bilangan kejadian setiap kunci, dan jumlahkan kunci dan jumlah Kiraan dikembalikan sebagai pasangan nilai kunci. Pada masa yang sama, kami juga menggunakan peta untuk menyimpan pasangan nilai kunci.

Sekarang, mari kita ke intinya, iaitu, cara menggunakan caching untuk mempercepatkan proses pengiraan MapReduce. Kita boleh menggunakan caching dalam fungsi Map dan fungsi Reduce untuk mengelakkan sejumlah besar operasi IO. Khususnya, kita boleh menggunakan cache global dalam fungsi Peta untuk cache hasil perantaraan. Berikut ialah contoh fungsi Peta mudah:

var cache = make(map[string]int)

func MapFuncWithCache(data []string) map[string]int {
    output := make(map[string]int)
    for _, str := range data {
        for _, word := range strings.Fields(str) {
            count, ok := cache[word]
            if ok {
                output[word] += count
            } else {
                output[word]++
                cache[word] = 1
            }
        }
    }
    return output
}

Dalam fungsi Peta ini, kami menggunakan cache pembolehubah global untuk menyimpan bilangan kejadian bagi setiap perkataan. Apabila kami memproses perkataan baharu, kami mula-mula menyemak sama ada pasangan nilai kunci sudah wujud dalam cache Jika ia wujud, bilangan kemunculan perkataan itu diambil terus daripada cache, jika ia tidak wujud perkataan dinaikkan sebanyak 1, dan Simpan pasangan nilai kunci dalam cache. Dengan cara ini, apabila memproses sebilangan besar pasangan nilai kunci, kami akan mengurangkan kekerapan operasi IO dengan banyak, sekali gus meningkatkan kelajuan pengiraan.

Seterusnya, kami juga menggunakan cache global dalam fungsi Reduce untuk mengelakkan sejumlah besar operasi IO dan meningkatkan kelajuan pengiraan. Berikut ialah contoh fungsi Reduce yang ringkas:

var cache = make(map[string]int)

func ReduceFuncWithCache(data []map[string]int) map[string]int {
    output := make(map[string]int)
    for _, item := range data {
        for key, value := range item {
            count, ok := cache[key]
            if ok {
                output[key] += value + count
            } else {
                output[key] += value
                cache[key] = value
            }
        }
    }
    return output
}

Mekanisme caching bagi fungsi Reduce ini adalah serupa dengan fungsi Map. Apabila kami memproses pasangan nilai kunci baharu, kami mula-mula menyemak sama ada pasangan nilai kunci sudah wujud dalam cache Jika ia wujud, bilangan kejadian kunci diambil terus daripada cache dan output semasa dikemas kini. jika ia tidak wujud, bilangan kejadian kunci dikemas kini. Bilangan kejadian ditetapkan kepada bilangan kejadian kunci semasa, dan output semasa dikemas kini. Dengan cara ini, apabila memproses sebilangan besar pasangan nilai kunci, kami juga akan mengurangkan kekerapan operasi IO dengan banyak, sekali gus meningkatkan kelajuan pengiraan.

Ringkasnya, menggunakan cache dalam Golang boleh mempercepatkan proses pengiraan MapReduce. Dengan menggunakan pembolehubah global untuk cache hasil perantaraan, kita boleh mengelakkan sejumlah besar operasi IO dalam fungsi Peta dan Mengurangkan fungsi dan meningkatkan kelajuan pengiraan. Sudah tentu, pelaksanaan cache juga perlu memberi perhatian khusus kepada isu keselamatan benang untuk mengelakkan ketidakkonsistenan data yang disebabkan oleh operasi serentak.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan menggunakan cache untuk mempercepatkan proses pengiraan MapReduce di Golang.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!