Výstup mapovače nebo mapové úlohy (páry klíč-hodnota) vstup do Reducer Reduktor přijímá pár klíč-hodnota z více mapových úloh. Potom reduktor agreguje tyto mezilehlé datové n-tice (střední pár klíč–hodnota) do menší sady n-tic nebo párů klíč–hodnota, což je konečný výstup.
Co dělají mappeři a reduktory?
Hadoop Mapper je funkce nebo úloha, která se používá ke zpracování všech vstupních záznamů ze souboru a generování výstupu, který funguje jako vstup pro Reducer Vytváří výstup vrácením nového páry klíč-hodnota. … Mapper také generuje několik malých bloků dat, zatímco zpracovává vstupní záznamy jako pár klíč–hodnota.
Jaký je rozdíl mezi mapovačem a reduktorem?
Jaký je hlavní rozdíl mezi Mapperem a Reducerem? Úloha mapovače je první fáze zpracování, která zpracovává každý vstupní záznam (z RecordReader) a generuje mezilehlý pár klíč-hodnota. Metoda redukce se volá samostatně pro každý pár seznamu klíč/hodnota.
Jak vypočítáte počet mapovačů a redukujících?
Záleží na tom, kolik jader a kolik paměti máte na každém slave zařízení. Obecně platí, že jeden mapovač by měl získat 1 až 1,5 jádra procesorů Pokud tedy máte 15 jader, můžete na každém uzlu provozovat 10 mapovačů. Takže pokud máte 100 datových uzlů v Hadoop Clusteru, pak jeden může provozovat 1000 mapovačů v Clusteru.
Jak funguje funkce Mapper?
Mapper je funkce, která zpracovává vstupní data Mapovač zpracovává data a vytváří několik malých kousků dat. Vstup do funkce mapovače je ve formě párů (klíč, hodnota), i když vstupem do programu MapReduce je soubor nebo adresář (který je uložen v HDFS).
