Egy leképező vagy leképezési feladat kimenete (kulcsérték párok) bemenet a reduktorba A reduktor több leképezési feladattól kapja a kulcs-érték párt. Ezután a reduktor ezeket a közbenső adatsorokat (köztes kulcs-érték pár) a sorok vagy kulcsérték-párok kisebb halmazává aggregálja, amely a végső kimenet.
Mit csinálnak a térképezők és reduktorok?
A Hadoop Mapper egy függvény vagy feladat, amely egy fájl összes bemeneti rekordjának feldolgozására szolgál, és a kimenetet generálja, amely bemenetként működik a Reducer számára A kimenetet új visszaadásával állítja elő kulcs-érték párok. … A leképező néhány kis adatblokkot is generál, miközben a bemeneti rekordokat kulcs-érték párként dolgozza fel.
Mi a különbség a térképező és a szűkítő között?
Mi a fő különbség a Mapper és a Reducer között? A Mapper feladat a feldolgozás első fázisa, amely minden egyes bemeneti rekordot(a RecordReaderből) feldolgoz, és egy közbenső kulcs-érték párt generál. A Reduce metódus minden kulcs/érték listapárhoz külön kerül meghívásra.
Hogyan számítja ki a leképezők és szűkítők számát?
Attól függ, hogy hány mag és mennyi memória van az egyes slave-eken. Általában egy leképezőnek 1-1,5 processzormagot kell szereznie Tehát ha 15 magja van, akkor csomópontonként 10 leképezőt futtathat. Tehát ha 100 adatcsomópontja van a Hadoop-fürtben, akkor 1000 leképezőt futtathat egy fürtben.
Hogyan működik a Mapper funkció?
A Mapper egy olyan függvény, amely feldolgozza a bemeneti adatokat A leképező feldolgozza az adatokat, és több kis adatdarabot hoz létre. A leképező függvény bemenete (kulcs, érték) párok formájában történik, még akkor is, ha a MapReduce program bemenete egy fájl vagy könyvtár (amely a HDFS-ben van tárolva).
