Kaj je preslikavalec in reduktor v Hadoopu?
Kaj je preslikavalec in reduktor v Hadoopu?

Video: Kaj je preslikavalec in reduktor v Hadoopu?

Video: Kaj je preslikavalec in reduktor v Hadoopu?
Video: What is MapReduce♻️in Hadoop🐘| Apache Hadoop🐘 2024, November
Anonim

Glavna prednost MapReduce je, da je obdelavo podatkov enostavno razširjati na več računalniških vozlišč. Pod MapReduce model, se primitivi za obdelavo podatkov imenujejo preslikavalci in reduktorji . Razgradnja aplikacije za obdelavo podatkov v preslikava in reduktorji včasih netrivialno.

Če upoštevamo to, kaj je mapper in reduktor?

MapReduce je sestavljen iz dveh ključnih funkcij: Mapper in Reducer . Mapper je funkcija, ki obdeluje vhodne podatke. The preslikavalec obdela podatke in ustvari več majhnih kosov podatkov.

kaj je mapper? A preslikavalec zna opisati podatek preslikavalec pa tudi oseba, ki ustvarja geografske zemljevide. Naloge geografa preslikavalec ali tehnik za kartiranje vključujejo zbiranje in obdelavo geografskih podatkov za izdelavo zemljevida območja.

Na ta način, kakšna je uporaba preslikava in reduktorja v Hadoopu?

Po mnenju The Apache Software Foundation je glavni cilj Zemljevid / Zmanjšaj je razdeliti nabor vhodnih podatkov na neodvisne kose, ki se obdelujejo na popolnoma vzporeden način. The Hadoop MapReduce framework razvrsti izhode zemljevidov, ki se nato vnesejo v zmanjšati naloge.

Kakšna je uporaba mapperja v Hadoopu?

V teku Hadoop delo, aplikacije običajno izvajajo Mapper in Reducer vmesniki za zagotavljanje zemljevida (posamezne naloge, ki preoblikujejo vhodne zapise v vmesne zapise) in reducirajoče metode za zmanjšanje nabora vmesnih vrednosti, ki imajo skupni ključ na manjši nabor vrednosti.

Priporočena: