Videó: Mi az a Mapper és Reduktor a Hadoopban?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
A fő előnye a MapReduce az, hogy könnyen méretezhető az adatfeldolgozás több számítási csomóponton keresztül. Alatt MapReduce modellben az adatfeldolgozó primitíveket leképezőknek és leképezőknek nevezzük reduktorok . Adatfeldolgozó alkalmazás leképezőkre bontása ill reduktorok néha nem triviális.
Ezt szem előtt tartva, mi az a térképező és reduktor?
A MapReduce két kulcsfontosságú funkcióból áll: Mapper és Reducer . Térképkészítő a bemeneti adatokat feldolgozó függvény. Az térképező feldolgozza az adatokat, és több kis adatdarabot hoz létre.
mi az a térképező? A térképező le tud írni egy adatot térképező valamint földrajzi térképeket készítő személy. Egy földrajzi terület feladatai térképező vagy térképészeti technikus magában foglalja a földrajzi adatok összegyűjtését és feldolgozását egy terület térképének elkészítéséhez.
Ilyen módon mi a haszna a térképezőnek és a reduktornak a Hadoopban?
Az Apache Software Foundation szerint az elsődleges célja Térkép / Csökkentse A bemeneti adatkészlet felosztása független darabokra, amelyek feldolgozása teljesen párhuzamosan történik. Az Hadoop MapReduce keretrendszer rendezi a leképezések kimeneteit, amelyek aztán bemenetre kerülnek a csökkenteni feladatokat.
Mire használható a térképező a Hadoopban?
Egy futásban Hadoop munkakör, alkalmazások jellemzően a Térképkészítő és reduktor interfészek a térkép biztosításához (egyéni feladatok, amelyek a bemeneti rekordokat közbenső rekordokká alakítják), és redukáló módszerek a közbülső értékek halmazának csökkentésére, amelyek egy kulcsot osztanak meg egy kisebb értékkészlethez.
Ajánlott:
Mi a másodlagos Namenode az Apache Hadoopban?
A hadoop másodlagos NameNode egy speciálisan dedikált csomópontja a HDFS-fürtben, amelynek fő funkciója a namenode-on lévő fájlrendszer-metaadatok ellenőrzési pontjainak átvétele. Ez nem egy tartalék névcsomópont. Csak ellenőrzi a namenode fájlrendszer névterét
Mi az a HDP a Hadoopban?
A Hortonworks Data Platform (HDP) egy biztonságban gazdag, nagyvállalati használatra kész, nyílt forráskódú Apache Hadoop disztribúció, amely központi architektúrán (YARN) alapul. A HDP kielégíti a nyugalmi adatok szükségleteit, valós idejű ügyfélalkalmazásokat biztosít, és robusztus elemzéseket biztosít, amelyek elősegítik a döntéshozatal és az innováció felgyorsítását
Mi az a sav a Hadoopban?
Az ACID jelentése atomitás, konzisztencia, izoláció és tartósság. A konzisztencia biztosítja, hogy minden tranzakció az adatbázist egyik érvényes állapotból egy másik állapotba hozza. Az elkülönítés kimondja, hogy minden tranzakciónak függetlennek kell lennie egymástól, azaz az egyik tranzakció nem érintheti a másikat
Mi az adatvonal a Hadoopban?
Adatvonal. Az adatsor meghatározható az adatok életciklusaként és végétől a végéig. Az adatsor lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy nyomon kövessék a konkrét üzleti adatok forrásait, ami lehetővé teszi számukra a hibák nyomon követését, a folyamatban bekövetkezett változások végrehajtását, valamint a rendszer-migráció végrehajtását a jelentős időmegtakarítás érdekében
Mekkora a kupacméret a Hadoopban?
A HADOOP_HEAPSIZE beállítja a JVM kupac méretét az összes Hadoop projektkiszolgálóhoz, például a HDFS-hez, a YARN-hez és a MapReduce-hoz. A HADOOP_HEAPSIZE a JVM-nek a maximális memória (Xmx) argumentumként átadott egész szám. Például: HADOOP_HEAPSIZE=1024