MapReduce
MapReduce ist ein verteiltes Programmiermodell zur parallelen Verarbeitung großer Datenmengen auf Clustern; es kapselt die Schritte Map und Reduce und skaliert horizontal. Es vereinfacht Fehlertoleranz und Datenpartitionierung, weshalb typische Anwendungsfälle Batch-Analytics, Index-Building und aggregierte Transformationen sind. Implementierungen optimieren Datenlokalität, Scheduling und Ressourcennutzung und ermöglichen deterministische Aggregate bei großen Datenmengen.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
Direkt verbundene Content-Elemente.