Ieșirea unui job Mapper sau hartă (perechi cheie-valoare) este introdusă în Reducer Reductorul primește perechea cheie-valoare de la mai multe joburi de hartă. Apoi, reductorul agregează acele tupluri de date intermediare (pereche cheie-valoare intermediară) într-un set mai mic de tupluri sau perechi cheie-valoare care este rezultatul final.
Ce fac mapperii și reductorii?
Hadoop Mapper este o funcție sau sarcină care este utilizată pentru a procesa toate înregistrările de intrare dintr-un fișier și pentru a genera ieșirea care funcționează ca intrare pentru Reducer Acesta produce rezultatul returnând noi perechi cheie-valoare. … Cartograful generează, de asemenea, câteva blocuri mici de date în timp ce procesează înregistrările de intrare ca o pereche cheie-valoare.
Care este diferența dintre mapper și reductor?
Care este principala diferență dintre Mapper și Reducer? Sarcina Mapper este prima fază a procesării care procesează fiecare înregistrare de intrare (din RecordReader) și generează o pereche intermediară cheie-valoare. Metoda Reduce este apelată separat pentru fiecare pereche cheie/listă valori.
Cum se calculează numărul de cartografi și reductori?
Depinde de câte nuclee și de câtă memorie aveți pe fiecare slave. În general, un mapper ar trebui să să primească 1 până la 1,5 nuclee de procesoare Deci, dacă aveți 15 nuclee, atunci unul poate rula 10 Mappers per Nod. Deci, dacă aveți 100 de noduri de date în Hadoop Cluster, atunci se pot rula 1000 de Mappers într-un Cluster.
Cum funcționează funcția Mapper?
Mapper este o funcție care procesează datele de intrare Cartograful procesează datele și creează câteva bucăți mici de date. Intrarea în funcția de cartografiere este sub formă de perechi (cheie, valoare), chiar dacă intrarea într-un program MapReduce este un fișier sau un director (care este stocat în HDFS).
