Entrambi hanno fondamentalmente 2 parti:
Parte 1: dividi i tuoi dati in molte parti più piccole che sono abbastanza piccole per poterle lavorare individualmente.
Parte 2: Unisci i risultati di tutte le parti piccole a un risultato finale.
L'unica differenza è che merge-sort viene eseguito su un computer mentre mapRREDUCE viene eseguito su un sistema distribuito. Pensieri?
Sono simili da quella prospettiva, ma la grande differenza è che il mergesort è un algoritmo di ordinamento, mentre MapReduce esegue l'elaborazione arbitraria sui dati.
Entrambi appartengono a una più ampia classe di algoritmi noti come divide and conquer . L'idea è quella di suddividere un grosso problema in un mucchio di pezzi più piccoli e di crearli per essere lavorati separatamente e quindi combinare i risultati. L'articolo sopra dice:
This divide and conquer technique is the basis of efficient algorithms for all kinds of problems, such as sorting (e.g., quicksort, merge sort), multiplying large numbers (e.g. the Karatsuba algorithm), finding the closest pair of points, syntactic analysis (e.g., top-down parsers), and computing the discrete Fourier transform (FFTs).
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