რა არის რუქტორი და რედუქტორი Hadoop-ში?
რა არის რუქტორი და რედუქტორი Hadoop-ში?

ვიდეო: რა არის რუქტორი და რედუქტორი Hadoop-ში?

ვიდეო: რა არის რუქტორი და რედუქტორი Hadoop-ში?
ვიდეო: Reducer Code - Intro to Hadoop and MapReduce 2024, ნოემბერი
Anonim

მთავარი უპირატესობა MapReduce არის ის, რომ მარტივია მონაცემთა დამუშავების მასშტაბირება მრავალ გამოთვლით კვანძზე. Ქვეშ MapReduce მოდელი, მონაცემთა დამუშავების პრიმიტივებს უწოდებენ რუკების და რედუქტორები . მონაცემთა დამუშავების აპლიკაციის დაშლა რუკებად და რედუქტორები ზოგჯერ არატრივიალურია.

ამის გათვალისწინებით, რა არის mapper და reducer?

MapReduce შედგება ორი ძირითადი ფუნქციისგან: Mapper და Reducer . რუკების მიმღები არის ფუნქცია, რომელიც ამუშავებს შეყვანის მონაცემებს. The რუკების მწარმოებელი ამუშავებს მონაცემებს და ქმნის მონაცემთა რამდენიმე მცირე ნაწილს.

რა არის რუქტორი? ა რუკების მწარმოებელი შეუძლია მონაცემების აღწერა რუკების მწარმოებელი ასევე პირი, რომელიც ქმნის გეოგრაფიულ რუკებს. გეოგრაფიული მოვალეობები რუკების მწარმოებელი ან რუკების ტექნიკოსი მოიცავს გეოგრაფიული მონაცემების შეგროვებას და დამუშავებას ტერიტორიის რუქის შესაქმნელად.

ამგვარად, რა სარგებლობა აქვს Hadoop-ში mapper-ს და reducer-ს?

Apache Software Foundation-ის თანახმად, მთავარი მიზანი რუკა / შემცირება არის შეყვანის მონაცემთა ნაკრების დაყოფა დამოუკიდებელ ნაწილებად, რომლებიც მუშავდება სრულიად პარალელურად. The Hadoop MapReduce Framework ახარისხებს რუკების გამოსავალს, რომლებიც შემდეგ შეყვანილია შემცირება დავალებები.

რა არის Mapper-ის გამოყენება Hadoop-ში?

სირბილში ჰადოპ სამუშაო, აპლიკაციები, როგორც წესი, ახორციელებენ რუკების მიმღები და Reducer ინტერფეისები რუქის უზრუნველსაყოფად (ინდივიდუალური ამოცანები შეყვანის ჩანაწერების შუალედურ ჩანაწერებად გარდაქმნის) და მეთოდების შემცირება შუალედური მნიშვნელობების ნაკრების შესამცირებლად, რომლებიც იზიარებენ მნიშვნელობების მცირე ნაკრების გასაღებს.

გირჩევთ: