Fork / Join和Map / Reduce之间的差异

Question

Fork / Join和Map / Reduce之间的主要区别是什么？

它们的分解和分布类型（数据与计算）是否不同？

Answer 1

一个主要区别是，F-J似乎设计为可在单个Java VM上运行，而M-R显式设计为可在大型计算机集群上运行。这些是非常不同的方案。

F-J提供了以递归方式将任务划分为几个子任务的功能；更多的层次，现阶段“叉间”通信的可能性，更传统的编程。不要延伸（至少在纸上）超过一台机器。非常适合利用您的八核。

M-R仅进行一个大拆分，而映射的拆分根本不会相互对话，然后将所有内容一起缩减。单一层，直到拆分后才可进行拆分，并且可大规模扩展。非常适合利用您的云共享。

Answer 2

[关于该主题的完整科学论文，Comparing Fork/Join and MapReduce。

本文比较了三种并行范例的性能，可伸缩性和可编程性：fork / join，MapReduce和混合方法。

他们发现，基本上，Java fork / join具有较低的启动延迟，并且可以很好地扩展到较小的输入（<5MB），但是由于共享内存的大小限制，它无法处理较大的输入，单节点体系结构。另一方面，MapReduce具有显着的启动延迟（数十秒），但对于计算群集上更大的输入（> 100MB），可以很好地扩展。

但是如果您愿意的话，还有很多值得阅读的地方。