Apache Ignite map-reduce方程式を解く方法

Question

私は木で記述できる方程式を持っています。したがって、葉は親頂点が数学演算子である値であり、計算が完了すると、別の値が親頂点の位置に現れ、親頂点を持つ葉（数学演算子として）になります。あなたが追求している支店に応じて、木はバランスが取られておらず、不均等な深さを持つことがあります。

私が知る必要があるのは、Apacheのignite（自分のニーズに合ったイベント伝達メカニズムのために私はそれを選んだ）をどのように使用するかです。等式が計算されるまで計算を繰り返す。

私はこれに間違った技術を使用していますか？

この問題はmap-reduce技術には適していませんか？

イベント伝達技術も組み込まれた、最高のテクノロジーとは何でしょうか？

私は恵みを置くだけで1ポイントの短いんだ...

EDIT：追加さ奨励金。基本的に私の要求は、分散コンピューティングソリューションで変わるサブ問題を、類似のものがマップ削減されているものよりも計算することです。解決策はありますか？どのような考えが評価されます。

Answer 1

Igniteで可能です。 ComputeTaskAdapterのmap()とreduce()メソッドを実装する必要があります。最初の方法はタスクをノードにマップし、2番目の方法は計算結果を収集します。 exampleを参照してください。

その後、以前に返された結果のコレクションを減らした場合は、再度実行することができます。

データ転送量を減らすには、キャッシュを使用し、その中に中間データを格納することができます。タスクをデータを必要とするノードにマップすると、すべてのエントリーがローカルでそのタスクで使用可能になり、リモート・ノードからそれらを照会する必要はありません。あなたがここにdataNode

ClusterNode dataNode = ignite.affinity("cacheName").mapKeyToNode("key");

を使用することができ、このようにタスクをマップするには、このキーのプライマリ・ノードであり、タスクはそれで起動する場合は、全体のエントリがローカルで利用できるようになります。