Outputtet fra et Mapper- eller kortjob (nøgleværdi-par) er input til Reducer Reduceren modtager nøgleværdi-parret fra flere kortjob. Derefter aggregerer reduktionen disse mellemliggende datatupler (mellem nøgleværdi-par) til et mindre sæt af tupler eller nøgleværdipar, som er det endelige output.
Hvad gør kortlæggere og reducerere?
Hadoop Mapper er en funktion eller opgave, som bruges til at behandle alle inputposter fra en fil og generere output, der fungerer som input for Reducer Den producerer output ved at returnere ny nøgleværdi-par. … Mapperen genererer også nogle små datablokke, mens de behandler inputposterne som et nøgleværdi-par.
Hvad er forskellen mellem mapper og reducer?
Hvad er hovedforskellen mellem Mapper og Reducer? Mapper-opgaven er den første fase af behandlingen, der behandler hver inputpost (fra RecordReader) og genererer et mellemliggende nøgle-værdi-par. Reduceringsmetode kaldes separat for hvert nøgle-/værdilistepar.
Hvordan beregner du antallet af kortlæggere og reducerere?
Det afhænger af, hvor mange kerner og hvor meget hukommelse du har på hver slave. Generelt skal en mapper få 1 til 1,5 kerner af processorer Så hvis du har 15 kerner, kan man køre 10 Mappers pr. node. Så hvis du har 100 dataknuder i Hadoop Cluster, så kan man køre 1000 Mappers i en Cluster.
Hvordan fungerer Mapper-funktionen?
Mapper er en funktion, som behandler inputdata Mapperen behandler dataene og opretter flere små bidder af data. Indgangen til mapper-funktionen er i form af (nøgle, værdi) par, selvom input til et MapReduce-program er en fil eller en mappe (som er gemt i HDFS).
