Apache Ignite map-reduce解方程的方式

Question

我有一個可以用樹描述的方程。因此，葉子是父頂點是數學運算符的值，當計算完成時，另一個值出現在父頂點的位置，並且它變成具有父頂點的葉子（作爲數學運算符）。樹不平衡，可能會有不均衡的深度，具體取決於您所追求的分支。

我需要知道的是如何使用Apache點燃（我選擇它是因爲它的事件傳播機制適合我的需要），以通過發送所有葉子在不同深度（以及它們的父頂點）進行並行化計算等，直到計算公式。

我使用了錯誤的技術嗎？

這個問題不適合map-reduce技術嗎？

什麼是最好的技術，它也有內置的事件傳播技術？

我只是1點短把一個賞金...

編輯：添加賞金。本質上，我的要求是計算分佈式計算解決方案中的變量子問題，而不是進行映射縮減的類似問題。有任何解決方案？任何想法都表示讚賞。

Answer 1

Ignite有可能。您需要實施ComputeTaskAdapter的map()和reduce()方法。第一種方法將您的任務映射到節點，第二種方法收集計算結果。請參閱example。

之後，如果上次減少返回的結果集合，則可以再次運行它。

爲了減少數據傳輸量，您可以使用緩存，並在其中存儲中間數據。如果將任務映射到具有所需數據的節點，則所有條目都可在本地用於該任務，並且不需要從遠程節點查詢它們。以這種方式映射的任務，你可以使用

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

這裏dataNode此鍵主節點，如果任務將在它啓動，整個項目將在當地有售。