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La conversion de modèles statistiques en parallèle est une tâche difficile. Dans le paradigme traditionnel de la programmation parallèle, l'accès à la mémoire est régulé par l'utilisation de threads - sous-processus créés par le système d'exploitation pour distribuer une seule mémoire partagée sur plusieurs processeurs.
Des facteurs tels que les conditions de concurrence entre threads concurrents - lorsque deux threads ou plus tentent de modifier les données partagées en même temps - peuvent influencer les performances de votre algorithme et affecter la précision des résultats statistiques générés par votre programme - en particulier pour des analyses de longue durée de grands ensembles d'échantillons.
Une approche pragmatique de ce problème consiste à supposer que peu de statisticiens connaîtront les tenants et les aboutissants de MapReduce (et vice-versa), et vous ne pouvez pas vous attendre à être conscients de tous les pièges cette programmation parallèle implique. Les contributeurs au projet Hadoop ont (et continuent à développer) des outils statistiques tenant compte de ces réalités.
Résultat: Hadoop propose de nombreuses solutions pour implémenter les algorithmes nécessaires à la modélisation et à l'analyse statistique, sans surcharger le statisticien de considérations de programmation parallèle nuancées.
