Ano ang mapper at reducer sa Hadoop?
Ano ang mapper at reducer sa Hadoop?

Video: Ano ang mapper at reducer sa Hadoop?

Video: Ano ang mapper at reducer sa Hadoop?
Video: Create and Execute MapReduce in Eclipse 2024, Nobyembre
Anonim

Ang pangunahing bentahe ng MapReduce ay na ito ay madaling sukatin ang pagpoproseso ng data sa maraming mga node ng computing. Sa ilalim ng MapReduce modelo, ang data processing primitives ay tinatawag na mappers at mga reducer . Pag-decompose ng application sa pagpoproseso ng data sa mga mapper at mga reducer minsan ay hindi mahalaga.

Habang nakikita ito, ano ang mapper at reducer?

Ang MapReduce ay binubuo ng dalawang pangunahing function: Mapper at Reducer . Mapper ay isang function na nagpoproseso ng input data. Ang mapper pinoproseso ang data at lumilikha ng ilang maliliit na tipak ng data.

ano ang mapper? A mapper maaaring ilarawan ang isang datos mapper gayundin ang isang tao na lumikha ng mga heyograpikong mapa. Mga tungkulin ng isang heograpiya mapper o mapping technician ay kinabibilangan ng pangangalap at pagproseso ng heograpikal na data upang lumikha ng mapa ng isang lugar.

Sa ganitong paraan, ano ang gamit ng mapper at reducer sa Hadoop?

Ayon sa The Apache Software Foundation, ang pangunahing layunin ng Mapa / Bawasan ay upang hatiin ang input data set sa mga independiyenteng chunks na naproseso sa isang ganap na parallel na paraan. Ang Hadoop MapReduce framework ay nag-uuri ng mga output ng mga mapa, na pagkatapos ay input sa bawasan mga gawain.

Ano ang gamit ng mapper sa Hadoop?

Sa isang pagtakbo Hadoop trabaho, karaniwang ipinapatupad ng mga aplikasyon ang Mapper at Reducer interface upang ibigay ang mapa (mga indibidwal na gawain na nagpapalit ng mga input record sa mga intermediate na tala) at bawasan ang mga pamamaraan upang bawasan ang isang hanay ng mga intermediate na halaga na nagbabahagi ng isang susi sa isang mas maliit na hanay ng mga halaga.

Inirerekumendang: