Kartētāja vai kartes darba izvade (atslēgas vērtību pāri) ir ievade reducētājā Reducētājs saņem atslēgas vērtību pāri no vairākiem kartes darbiem. Pēc tam reduktors apkopo šos starpposma datu virknes (starpposma atslēgu-vērtību pāri) mazākā korežu vai atslēgu vērtību pāru kopā, kas ir galīgā izvade.
Ko dara kartētāji un reducētāji?
Hadoop Mapper ir funkcija vai uzdevums, ko izmanto lai apstrādātu visus ievades ierakstus no faila un ģenerētu izvadi, kas darbojas kā reduktora ievade Tas rada izvadi, atgriežot jaunu atslēgu-vērtību pāri. … Kartētājs ģenerē arī dažus mazus datu blokus, apstrādājot ievades ierakstus kā atslēgu un vērtību pāri.
Kāda ir atšķirība starp kartētāju un reduktoru?
Kāda ir galvenā atšķirība starp kartētāju un reduktoru? Kartētāja uzdevums ir pirmā apstrādes fāze, kas apstrādā katru ievades ierakstu (no RecordReader) un ģenerē starpposma atslēgu un vērtību pāri. Samazināšanas metode tiek izsaukta atsevišķi katram atslēgu/vērtību saraksta pārim.
Kā aprēķināt kartētāju un reducētāju skaitu?
Tas ir atkarīgs no tā, cik kodolu un cik daudz atmiņas jums ir katrā vergu. Parasti vienam kartētājam jāiegūst no 1 līdz 1,5 procesoru kodoliem Tātad, ja jums ir 15 kodoli, var darbināt 10 kartētājus katrā mezglā. Tātad, ja jums ir 100 datu mezgli Hadoop klasterī, tad klasterī var palaist 1000 kartētājus.
Kā darbojas Mapper funkcija?
Mapper ir funkcija, kas apstrādā ievaddatus Kartētājs apstrādā datus un izveido vairākus mazus datu gabalus. Kartēšanas funkcijas ievade ir (atslēga, vērtība) pāru veidā, lai gan MapReduce programmas ievade ir fails vai direktorijs (kas tiek saglabāts HDFS).
