Wyjście zadania mapowania lub zadania mapowania (pary klucz-wartość) jest wejściem do elementu redukującego Reduktor otrzymuje parę klucz-wartość z wielu zadań mapowania. Następnie reduktor agreguje te pośrednie krotki danych (pośrednia para klucz-wartość) w mniejszy zestaw krotek lub par klucz-wartość, który jest końcowym wynikiem.
Co robią mapery i reduktory?
Hadoop Mapper to funkcja lub zadanie, które jest używane do przetwarzania wszystkich rekordów wejściowych z pliku i generowania danych wyjściowych, które działają jako dane wejściowe dla Reduktora Generuje dane wyjściowe przez zwrócenie nowego pary klucz-wartość. … Program odwzorowujący generuje również kilka małych bloków danych podczas przetwarzania rekordów wejściowych jako pary klucz-wartość.
Jaka jest różnica między maperem a reduktorem?
Jaka jest główna różnica między maperem a reduktorem? Zadanie mapowania to pierwsza faza przetwarzania, która przetwarza każdy rekord wejściowy (z RecordReader) i generuje pośrednią parę klucz-wartość. Metoda Reduce jest wywoływana osobno dla każdej pary list klucz/wartość.
Jak obliczyć liczbę maperów i reduktorów?
To zależy od tego, ile rdzeni i ile pamięci masz na każdym urządzeniu podrzędnym. Ogólnie rzecz biorąc, jeden program mapujący powinien uzyskać od 1 do 1,5 rdzeni procesorów Więc jeśli masz 15 rdzeni, możesz uruchomić 10 maperów na węzeł. Więc jeśli masz 100 węzłów danych w klastrze Hadoop, możesz uruchomić 1000 maperów w klastrze.
Jak działa funkcja Mapper?
Mapper to funkcja, która przetwarza dane wejściowe Mapper przetwarza dane i tworzy kilka małych porcji danych. Dane wejściowe funkcji mapowania mają postać par (klucz, wartość), mimo że dane wejściowe programu MapReduce to plik lub katalog (który jest przechowywany w systemie plików HDFS).
