Utdata från ett kart- eller kartjobb (nyckel-värdepar) inmatas till Reducer Reduceraren tar emot nyckel-värdeparet från flera kartjobb. Sedan aggregerar reduceraren dessa mellanliggande datatupler (mellanliggande nyckel-värdepar) till en mindre uppsättning tuplar eller nyckel-värdepar som är den slutliga utmatningen.
Vad gör kartläggare och reducerare?
Hadoop Mapper är en funktion eller uppgift som används för att bearbeta alla indataposter från en fil och generera utdata som fungerar som indata för Reducer Den producerar utdata genom att returnera ny nyckel-värdepar. … Kartläggaren genererar också några små datablock samtidigt som indataposterna behandlas som ett nyckel-värdepar.
Vad är skillnaden mellan mapper och reducer?
Vad är den största skillnaden mellan Mapper och Reducer? Mapper-uppgiften är den första fasen av bearbetningen som bearbetar varje indatapost (från RecordReader) och genererar ett mellanliggande nyckel-värdepar. Reduceringsmetoden anropas separat för varje nyckel-/värdeslistpar.
Hur beräknar du antalet kartläggare och reducerare?
Det beror på hur många kärnor och hur mycket minne du har på varje slav. I allmänhet bör en mappare få 1 till 1,5 kärnor med processorer Så om du har 15 kärnor kan man köra 10 mappare per nod. Så om du har 100 datanoder i Hadoop Cluster kan en köra 1000 Mappers i ett Cluster.
Hur fungerar Mapper-funktionen?
Mapper är en funktion som bearbetar indata Mapparen bearbetar data och skapar flera små bitar av data. Inmatningen till mapparfunktionen är i form av (nyckel, värde) par, även om indata till ett MapReduce-program är en fil eller katalog (som lagras i HDFS).
