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Part V: Inverted index generation (optional, does not count in grade)在前面几个部分，我们完成了一个单机分布式的map-reduce模型，part-5类似part-2的word-cnt，这部分比较简单，在word-cnt上稍加修改即可。这里贴上源码func mapF(document string, value string...

Part IV: Handling worker failures任务描述处理worker失败的情况。也就是rpc调用call函数可能因为超时会返回false。解决方案当worker fail后，需要把任务调度给另外一个任务，可以用数组存所有的task。每次从数组中取任务，失败后又添加回数组中。但这样还会有一个问题那就是有可能正常worker完成任务后退出了，所以要确保所有任务都完...

Part III: Distributing MapReduce tasks任务描述完成单机分布式的MapReduce任务。完成mapreduce/schedule.go中的schedule()函数。schedule()函数的功能是将任务交付给可用的worker()。涉及到的代码mapreduce/master.gomapreduce/common_rpc.gomapreduce...

Part II: Single-worker word count提醒事项将main/wc.go中的import中的"mapreduce"改为"../mapreduce"使用strings.FieldsFunc来将String split。任务描述写一个wordCount的map函数和reduce函数。只统计word，即必须全是字母，不能有数字。FieldsFunc这个能通过传一...

文章目录第一步安装Part I: Map/Reduce input and output任务描述1.完成`doMap()`函数函数输入函数功能源代码2.完成`doReduce()`函数函数输入函数功能排序的实现源代码第一步安装2020 lab链接2018 lab链接go by example学习gogolang官网下载对应版本go官方文档Part I: Map/Reduce inpu...