Video: Che cos'è il mappatore e il riduttore in Hadoop?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Il grande vantaggio di Riduci mappa è che è facile scalare l'elaborazione dei dati su più nodi di calcolo. Sotto il Riduci mappa modello, le primitive di elaborazione dei dati sono chiamate mapper e riduttori . Scomposizione di un'applicazione di elaborazione dati in mappatori e riduttori a volte non è banale.
Tenendo questo in considerazione, cos'è il mapper e il riduttore?
MapReduce è costituito da due funzioni chiave: Mappatore e riduttore . mappatore è una funzione che elabora i dati di input. Il mappatore elabora i dati e crea diversi piccoli blocchi di dati.
cos'è un mappatore? UN mappatore può descrivere un dato mappatore così come una persona che crea mappe geografiche. Doveri di un geografico mappatore o il tecnico di mappatura includono la raccolta e l'elaborazione di dati geografici per creare una mappa di un'area.
In questo modo, qual è l'uso di mappatore e riduttore in Hadoop?
Secondo l'Apache Software Foundation, l'obiettivo primario di Carta geografica / Ridurre consiste nel dividere il set di dati di input in blocchi indipendenti che vengono elaborati in modo completamente parallelo. Il Hadoop MapReduce framework ordina gli output delle mappe, che vengono quindi immessi nel ridurre compiti.
Qual è l'uso del mappatore in Hadoop?
in una corsa Hadoop lavoro, le applicazioni in genere implementano il mappatore e interfacce Reducer per fornire la mappa (attività individuali che trasformano i record di input in record intermedi) e ridurre i metodi per ridurre un insieme di valori intermedi che condividono una chiave per un insieme di valori più piccolo.
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