Utdata fra en Mapper- eller kartjobb (nøkkelverdi-par) er input til Reducer Reduceren mottar nøkkelverdi-paret fra flere kartjobber. Deretter aggregerer reduksjonen de mellomliggende datatuplene (mellom nøkkelverdi-par) til et mindre sett med tupler eller nøkkelverdi-par som er den endelige utgangen.
Hva gjør kartleggere og forkortere?
Hadoop Mapper er en funksjon eller oppgave som brukes for å behandle alle inndataposter fra en fil og generere utdata som fungerer som input for Reducer Den produserer utdata ved å returnere ny nøkkel-verdi-par. … Kartleggeren genererer også noen små blokker med data mens den behandler inndatapostene som et nøkkelverdi-par.
Hva er forskjellen mellom mapper og redusering?
Hva er hovedforskjellen mellom Mapper og Reducer? Mapper-oppgaven er den første fasen av behandlingen som behandler hver inndatapost (fra RecordReader) og genererer et mellomliggende nøkkelverdi-par. Reduseringsmetode kalles separat for hvert nøkkel-/verdilistepar.
Hvordan beregner du antall kartleggere og forkortere?
Det avhenger av hvor mange kjerner og hvor mye minne du har på hver slave. Vanligvis bør én kartlegger få 1 til 1,5 kjerner med prosessorer Så hvis du har 15 kjerner, kan man kjøre 10 kartleggere per node. Så hvis du har 100 datanoder i Hadoop Cluster, kan en kjøre 1000 Mappers i en Cluster.
Hvordan fungerer Mapper-funksjonen?
Mapper er en funksjon som behandler inndataene Mapperen behandler dataene og lager flere små databiter. Inndataene til kartleggingsfunksjonen er i form av (nøkkel, verdi) par, selv om inngangen til et MapReduce-program er en fil eller katalog (som er lagret i HDFS).
