Output kerja Mapper atau peta (pasangan nilai kunci) adalah input kepada Peredam Pengurang menerima pasangan nilai kunci daripada berbilang kerja peta. Kemudian, pengurang mengagregatkan tuple data perantaraan tersebut (pasangan nilai kunci perantaraan) ke dalam set tuple atau pasangan nilai kunci yang lebih kecil yang merupakan output akhir.
Apakah yang dilakukan oleh pemeta dan pengurang?
Hadoop Mapper ialah fungsi atau tugas yang digunakan untuk memproses semua rekod input daripada fail dan menjana output yang berfungsi sebagai input untuk Reducer Ia menghasilkan output dengan mengembalikan yang baharu pasangan kunci-nilai. … Pemeta juga menjana beberapa blok kecil data semasa memproses rekod input sebagai pasangan nilai kunci.
Apakah perbezaan antara pemeta dan pengurang?
Apakah Perbezaan Utama Antara Mapper Dan Reducer? Tugas Mapper ialah fasa pertama pemprosesan yang memproses setiap rekod input (daripada RecordReader) dan menjana pasangan nilai kunci perantaraan. Kaedah Kurangkan dipanggil secara berasingan untuk setiap pasangan senarai kunci/nilai.
Bagaimanakah anda mengira bilangan pemeta dan pengurang?
Ia bergantung pada bilangan teras dan berapa banyak memori yang anda ada pada setiap hamba. Secara amnya, seorang pemeta hendaklah mendapatkan 1 hingga 1.5 teras pemproses Jadi jika anda mempunyai 15 teras maka seseorang itu boleh menjalankan 10 Mapper setiap Nod. Jadi, jika anda mempunyai 100 nod data dalam Hadoop Cluster maka seseorang boleh menjalankan 1000 Mappers dalam Kluster.
Bagaimanakah fungsi Mapper berfungsi?
Mapper ialah fungsi yang memproses data input Pemeta memproses data dan mencipta beberapa ketulan kecil data. Input kepada fungsi pemeta adalah dalam bentuk pasangan (kunci, nilai), walaupun input kepada program MapReduce ialah fail atau direktori (yang disimpan dalam HDFS).
