MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating big data sets with a parallel and distributed algorithm on a cluster.
نموذج الهيكلة والتجميع (بالإنجليزية: نموذج الهيكلة والتجميع) هو نموذج برمجي، طورته شركة جوجل لإجراء عمليات حسابية بشكل متزامن على كمية كبيرة جداً من البيانات (عدة بيتابايت), وتتم هذه العمليات على عدة حواسيب تسمى بالعناقيد الحاسوبية.كما يطلق اسم MapReduce على اسم المكتبة البرمجية لهذا النموذج وليس فقط على النموذج نفسه.باستخدام طريقة الهيكلة والتجميع سيتم معالجة البيانات على ثلاثة مراحل (التجزئة، الخلط، التجميع) وبالانجليزية على التوالي(Map, shuttle ,reduce), اثنتان منهم تتم من قِبَل المستخدم وهما التجزئة والتجميع.-- وبالتالي يمكن إجراء العمليات الحسابية على عدة حواسيب وفي الوقت نفسه، أي بشكل متواز. تكمن أهمية هذه التقنية في الدور الذي تلعبه في توزيع العمليات على عدة حساب وإجرائها بشكل متزامن، ومن ثم جمع النتائج في المرحلة الثانية (الخلط). بصورة أوضح يمكننا القول أننا نقسم المشكلة الكبيرة إلى عدة أجزاء ونحل كل جزء منها على حدا ومن ثمنجمع هذه الحلول مع بعضها لتشكل في النهاية الحل للمشكلة الكبيرة. فكرة هذا النموذج مستوحاة من الدوال Map و Reduce, اللذان يستخدمان بكثرة في البرمجة الوظيفية. في عام 2010 تم منح براءة اختراع أمريكية على هذه التقنية.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
via Wikidata sitelinks · CC0
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).