MapReduce框架下推测执行算法的深度剖析与优化策略

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据量呈爆炸式增长，其规模、种类和产生速度都达到了前所未有的程度。据国际数据公司（IDC）预测，全球数据总量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，如此庞大的数据规模对传统的数据处理技术提出了严峻挑战。MapReduce作为一种分布式计算框架，应运而生，成为解决大数据处理问题的关键技术之一。它由Google公司于2004年提出，旨在为大规模数据集的并行处理提供一种简单而高效的编程模型。通过将复杂的数据处理任务分解为Map和Reduce两个