Què és el mapeador i el reductor a Hadoop?
Què és el mapeador i el reductor a Hadoop?

Vídeo: Què és el mapeador i el reductor a Hadoop?

Vídeo: Què és el mapeador i el reductor a Hadoop?
Vídeo: ➡️ ¿Qué es MapReduce? 🚀 2024, De novembre
Anonim

El principal avantatge de MapReduce és que és fàcil escalar el processament de dades sobre diversos nodes informàtics. Sota la MapReduce model, les primitives de processament de dades s'anomenen mappers i reductors . Descomposició d'una aplicació de tractament de dades en mapeadors i reductors de vegades no és trivial.

Tenint això a la vista, què és el mapeador i el reductor?

MapReduce consta de dues funcions clau: Cartografiador i reductor . Cartografiador és una funció que processa les dades d'entrada. El cartografiador processa les dades i crea diversos petits fragments de dades.

què és un mapeador? A cartografiador pot descriure una dada cartografiador així com una persona que crea mapes geogràfics. Deures d'un geogràfic cartografiador o tècnic de cartografia inclouen la recopilació i el processament de dades geogràfiques per crear un mapa d'una zona.

D'aquesta manera, per a què serveix el mapper i el reductor a Hadoop?

Segons The Apache Software Foundation, l'objectiu principal de Mapa / Reduir és dividir el conjunt de dades d'entrada en trossos independents que es processen de manera completament paral·lela. El Hadoop MapReduce framework ordena les sortides dels mapes, que després s'introdueixen al reduir tasques.

Quin és l'ús de mapper a Hadoop?

En una carrera Hadoop treball, les aplicacions solen implementar Cartografiador i Interfícies reductores per proporcionar el mapa (tasques individuals que transformen els registres d'entrada en registres intermedis) i mètodes de reducció per reduir un conjunt de valors intermedis que comparteixen una clau amb un conjunt més petit de valors.

Recomanat: