Co je mapovač a reduktor v Hadoopu?
Co je mapovač a reduktor v Hadoopu?

Video: Co je mapovač a reduktor v Hadoopu?

Video: Co je mapovač a reduktor v Hadoopu?
Video: Hadoop architecture | hdfs architecture | hadoop Учебник | hadoop architecture OnlineLearning... 2024, Smět
Anonim

Hlavní výhodou MapReduce spočívá v tom, že je snadné škálovat zpracování dat přes více výpočetních uzlů. Pod MapReduce primitiva zpracování dat se nazývají mapovače a reduktory . Rozložení aplikace pro zpracování dat na mapovače a reduktory je někdy netriviální.

S ohledem na to, co je mapovač a reduktor?

MapReduce se skládá ze dvou klíčových funkcí: Mapper a Reducer . Mapper je funkce, která zpracovává vstupní data. The mapovač zpracovává data a vytváří několik malých kousků dat.

co je mapovač? A mapovač umí popsat data mapovač stejně jako člověk, který vytváří geografické mapy. Povinnosti zeměpisu mapovač nebo mapovací technik zahrnují shromažďování a zpracování geografických dat k vytvoření mapy oblasti.

Jaké je tímto způsobem použití mapovače a reduktoru v Hadoopu?

Podle The Apache Software Foundation je hlavním cílem Mapa / Snížit je rozdělit sadu vstupních dat do nezávislých částí, které jsou zpracovávány zcela paralelně. The Hadoop MapReduce framework třídí výstupy map, které jsou pak vstupem do snížit úkoly.

Jaké je použití mapperu v Hadoopu?

V běhu hadoop aplikace obvykle implementují Mapper a rozhraní Reducer poskytující mapu (jednotlivé úlohy transformující vstupní záznamy na mezizáznamy) a redukující metody pro redukci souboru mezilehlých hodnot, které sdílejí klíč k menšímu souboru hodnot.

Doporučuje: