L'output di un lavoro mappatore o mappa (coppie chiave-valore) viene immesso nel riduttore Il riduttore riceve la coppia chiave-valore da più lavori mappa. Quindi, il riduttore aggrega quelle tuple di dati intermedi (coppia chiave-valore intermedia) in un insieme più piccolo di tuple o coppie chiave-valore che è l'output finale.
Cosa fanno i mappatori e i riduttori?
Hadoop Mapper è una funzione o un'attività che viene utilizzata per elaborare tutti i record di input da un file e generare l'output che funziona come input per Reducer Produce l'output restituendo new coppie chiave-valore. … Il mapper genera anche alcuni piccoli blocchi di dati durante l'elaborazione dei record di input come coppia chiave-valore.
Qual è la differenza tra mappatore e riduttore?
Qual è la principale differenza tra mappatore e riduttore? L'attività Mapper è la prima fase di elaborazione che elabora ogni record di input (da RecordReader) e genera una coppia chiave-valore intermedia. Il metodo Reduce viene chiamato separatamente per ciascuna coppia di elenchi di valori/chiave.
Come si calcola il numero di mappatori e riduttori?
Dipende da quanti core e quanta memoria hai su ogni slave. In genere, un mappatore dovrebbe ottenere da 1 a 1,5 core di processori Quindi, se hai 15 core, uno può eseguire 10 mappatori per nodo. Quindi, se hai 100 nodi di dati nel cluster Hadoop, puoi eseguire 1000 mappatori in un cluster.
Come funziona la funzione Mapper?
Il mappatore è una funzione che elabora i dati di input Il mappatore elabora i dati e crea diversi piccoli blocchi di dati. L'input per la funzione di mappatura è sotto forma di coppie (chiave, valore), anche se l'input di un programma MapReduce è un file o una directory (che è memorizzata nell'HDFS).
