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| 基于Hadoop的排序算法并行化改进 | |
| 引用本文： | 符彩珍,周国军,莫丽清,岑月明,梁徐萍.基于Hadoop的排序算法并行化改进[J].教育技术导刊,2016,15(4):68-70. |
| 作者姓名： | 符彩珍 周国军 莫丽清 岑月明 梁徐萍 |
| 作者单位： | 玉林师范学院 数学与信息科学学院，广西 玉林 537000 |
| 摘 要： | 受单机内存和计算能力的限制，串行的排序算法难以对大数据进行高效排序。针对此问题，根据Hadoop的MapReduce框架对常用的内部排序算法进行并行化改进，给出改进算法的基本步骤，描述了Map、Partition和Reduce函数的主要代码。以折半插入排序和堆排序为例，通过实验比较串行算法和改进算法的执行时间，测试改进算法的可扩展性。实验结果表明，改进的并行排序算法具有较高的执行效率和较好的可扩展性。 |
| 关 键 词： | Hadoop平台 MapReduce模型 排序算法 大数据 |
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