我已经学习了各种并行范例标准(例如 OpenMP、MPI、OpenCL)的基础知识来编写并行编程。但我对 Map-Reduce 编程模型了解不多。
众所周知，各种流行公司都在遵循 Map-Reduce 编程模型来解决其庞大的数据密集型任务。 MPI 专为大规模并行计算机和工作站集群上的高性能计算而设计。
所以我的第一个困惑是.. 我可以使用 Map-Reduce 模型代替 MPI 标准吗？反之亦然吗？或者这取决于应用程序!!
它们之间的具体区别是什么？
Which one is better and when?
最佳答案
您可以将 Map-Reduce 理解为 MPI 功能的子集，因为它有点类似于具有用户定义函数的 MPI 集体操作。因此，您可以使用 MPI 代替 Map-Reduce，但反之则不然，因为在 MPI 中您可以描述更多操作。 Map-Reduce 的主要优点似乎是集中于单一并行概念，从而减少了使用它时需要学习的接口(interface)。
关于mapreduce - MPI标准与Mapreduce编程模型的比较？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9418782/