纯python高度分布的mapreduce集群。
pluribus的Python项目详细描述
刚读完最初的google MapReduce paper，我 显然觉得有必要尝试用python实现这样一个系统。
我的目标是实现 虽然我强烈警告不要使用此代码 为了任何真实的东西。
因为目标之一（见下面的目标）是来自最终用户的简单性 站在立场上，我遵循了肯尼思·雷茨的一些观点 有自述文件和文档。
示例
典型字数示例：
# myjob.py
from pluribus import job
@job.map_
def emit_words(key, value):
# key: document name
# value: document contents
for word in value.split():
yield word, 1
@job.reduce_
def sum_occurences(key, values):
# key: a word
# values: a list of counts
return sum(values)
假设您在一台主机上运行所有内容，则可以忽略 网络连接信息。
启动pluribusmaster：
$ pluribus master
启动pluribusworker（或几百个）：
$ pluribus worker
在主机上或可以与主机通话的另一台机器上：
$ pluribus job myjob # ... wait <results>
目标
明确的目标是：
- 简单易用，既是管理员又是最终用户。
- 有据可查。
- 对工人的失败很有信心。
- 够快了。
- 只使用python（2.7+）标准库（至少要运行）。
明确的非目标是：
- 做一个文件系统。
- 强大到掌握失败。
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