Ang output ng isang Mapper o trabaho sa mapa (mga key-value pairs) ay input sa Reducer Natatanggap ng reducer ang key-value pares mula sa maraming trabaho sa mapa. Pagkatapos, pinagsasama-sama ng reducer ang mga intermediate data tuple na iyon (intermediate key-value pair) sa isang mas maliit na hanay ng mga tuple o key-value pares na siyang huling output.
Ano ang ginagawa ng mga mapper at reducer?
Ang
Hadoop Mapper ay isang function o gawain na ginagamit upang iproseso ang lahat ng input record mula sa isang file at bumuo ng output na gumagana bilang input para sa Reducer Ginagawa nito ang output sa pamamagitan ng pagbabalik ng bago key-value pairs. … Bumubuo din ang mapper ng ilang maliliit na bloke ng data habang pinoproseso ang mga record ng input bilang key-value pair.
Ano ang pagkakaiba ng mapper at reducer?
Ano ang Pangunahing Pagkakaiba sa Pagitan ng Mapper At Reducer? Ang gawain ng Mapper ay ang unang yugto ng pagproseso na nagpoproseso sa bawat record ng input (mula sa RecordReader) at bumubuo ng intermediate key-value pair. Ang paraan ng pagbabawas ay tinatawag nang hiwalay para sa bawat key/values list pair.
Paano mo kinakalkula ang bilang ng mga mapper at reducer?
Depende ito sa kung gaano karaming mga core at kung gaano karaming memory ang mayroon ka sa bawat alipin. Sa pangkalahatan, ang isang mapper ay dapat makakuha ng 1 hanggang 1.5 na mga core ng mga processor Kaya kung mayroon kang 15 mga core, ang isa ay maaaring magpatakbo ng 10 Mapper bawat Node. Kaya kung mayroon kang 100 data node sa Hadoop Cluster, maaaring magpatakbo ang isa ng 1000 Mapper sa isang Cluster.
Paano gumagana ang Mapper function?
Ang
Mapper ay isang function na process ang input data Ang mapper ay nagpoproseso ng data at gumagawa ng ilang maliliit na chunks ng data. Ang input sa mapper function ay nasa anyo ng (key, value) na mga pares, kahit na ang input sa isang MapReduce program ay isang file o direktoryo (na nakaimbak sa HDFS).
