Mapper และ reducer ใน Hadoop คืออะไร?
Mapper และ reducer ใน Hadoop คืออะไร?

วีดีโอ: Mapper และ reducer ใน Hadoop คืออะไร?

วีดีโอ: Mapper และ reducer ใน Hadoop คืออะไร?
วีดีโอ: Hadoop In 5 Minutes | What Is Hadoop? | Introduction To Hadoop | Hadoop Explained |Simplilearn 2024, พฤศจิกายน
Anonim

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของ แผนที่ลด คือมันง่ายที่จะปรับขนาดการประมวลผลข้อมูลบนโหนดการคำนวณหลายตัว ภายใต้ แผนที่ลด โมเดล พื้นฐานการประมวลผลข้อมูลเรียกว่า mappers และ ตัวลดขนาด . การแยกส่วนแอปพลิเคชั่นประมวลผลข้อมูลเป็นตัวแมปและ ตัวลดขนาด บางครั้งก็ไม่สำคัญ

เมื่อพิจารณาตามนี้แล้ว mapper และ reducer คืออะไร?

MapReduce ประกอบด้วยสองหน้าที่หลัก: Mapper และ Reducer . ผู้ทำแผนที่ เป็นฟังก์ชันที่ประมวลผลข้อมูลที่ป้อนเข้า NS ผู้ทำแผนที่ ประมวลผลข้อมูลและสร้างข้อมูลขนาดเล็กหลายส่วน

mapper คืออะไร? NS ผู้ทำแผนที่ สามารถอธิบายข้อมูลได้ ผู้ทำแผนที่ เช่นเดียวกับผู้ที่สร้างแผนที่ทางภูมิศาสตร์ หน้าที่ทางภูมิศาสตร์ ผู้ทำแผนที่ หรือช่างแผนที่รวมถึงการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อสร้างแผนที่ของพื้นที่

ด้วยวิธีนี้การใช้ mapper และ reducer ใน Hadoop คืออะไร?

จากข้อมูลของ The Apache Software Foundation วัตถุประสงค์หลักของ แผนที่ / ลด คือการแบ่งชุดข้อมูลเข้าออกเป็นชิ้นอิสระที่มีการประมวลผลในลักษณะขนานกันอย่างสมบูรณ์ NS Hadoop MapReduce เฟรมเวิร์กจะเรียงลำดับผลลัพธ์ของแผนที่ จากนั้นจะป้อนไปยัง ลด งาน

การใช้ mapper ใน Hadoop คืออะไร?

ในการวิ่ง Hadoop งาน แอปพลิเคชันมักจะใช้ ผู้ทำแผนที่ และอินเทอร์เฟซ Reducer เพื่อจัดเตรียมแผนที่ (งานแต่ละงานเปลี่ยนบันทึกอินพุตเป็นระเบียนระดับกลาง) และลดวิธีการในการลดชุดของค่ากลางที่ใช้คีย์ร่วมกันกับชุดค่าที่เล็กกว่า

แนะนำ: