Какво е картограф и редуктор в Hadoop?
Какво е картограф и редуктор в Hadoop?

Видео: Какво е картограф и редуктор в Hadoop?

Видео: Какво е картограф и редуктор в Hadoop?
Видео: Обзор Нового Chevrolet TAHOE в Авилон 2024, Ноември
Anonim

Основното предимство на MapReduce е, че е лесно да се мащабира обработката на данни върху множество изчислителни възли. Под MapReduce модел, примитивите за обработка на данни се наричат картографи и редуктори . Разлагане на приложение за обработка на данни в картографи и редуктори понякога е нетривиален.

Имайки предвид това, какво е mapper и редуктор?

MapReduce се състои от две ключови функции: Картограф и редуктор . Картограф е функция, която обработва входните данни. В картограф обработва данните и създава няколко малки парчета данни.

какво е картограф? А картограф може да опише данни картограф както и човек, който създава географски карти. Задължения на географ картограф или техник за картографиране включват събиране и обработка на географски данни за създаване на карта на дадена област.

По този начин каква е ползата от mapper и редуктор в Hadoop?

Според The Apache Software Foundation, основната цел на Карта / Намалете е да се раздели наборът от входни данни на независими парчета, които се обработват по напълно паралелен начин. В Hadoop MapReduce framework сортира изходите на картите, които след това се въвеждат в намаляват задачи.

Каква е употребата на mapper в Hadoop?

В бягане Hadoop работа, приложенията обикновено изпълняват Картограф и Reducer интерфейси за предоставяне на картата (индивидуални задачи, трансформиращи входните записи в междинни записи) и редуциращи методи за намаляване на набор от междинни стойности, които споделят ключ към по-малък набор от стойности.

Препоръчано: