La sortie d'un mappeur ou d'une tâche de carte (paires clé-valeur) est entrée dans le réducteur Le réducteur reçoit la paire clé-valeur de plusieurs tâches de carte. Ensuite, le réducteur agrège ces tuples de données intermédiaires (paire clé-valeur intermédiaire) en un ensemble plus petit de tuples ou de paires clé-valeur qui est la sortie finale.
Que font les mappeurs et les réducteurs ?
Hadoop Mapper est une fonction ou une tâche qui est utilisée pour traiter tous les enregistrements d'entrée d'un fichier et générer la sortie qui fonctionne comme entrée pour Reducer Il produit la sortie en retournant new paires clé-valeur. … Le mappeur génère également quelques petits blocs de données lors du traitement des enregistrements d'entrée comme une paire clé-valeur.
Quelle est la différence entre mapper et reducer ?
Quelle est la principale différence entre le mappeur et le réducteur ? La tâche de mappeur est la première phase du traitement qui traite chaque enregistrement d'entrée (à partir de RecordReader) et génère une paire clé-valeur intermédiaire. La méthode Reduce est appelée séparément pour chaque paire clé/liste de valeurs.
Comment calculez-vous le nombre de mappeurs et de réducteurs ?
Cela dépend du nombre de cœurs et de la quantité de mémoire dont vous disposez sur chaque esclave. Généralement, un mappeur doit obtenir 1 à 1,5 cœurs de processeurs Donc, si vous avez 15 cœurs, vous pouvez exécuter 10 mappeurs par nœud. Donc, si vous avez 100 nœuds de données dans Hadoop Cluster, vous pouvez exécuter 1 000 mappeurs dans un cluster.
Comment fonctionne la fonction Mapper ?
Mapper est une fonction qui traite les données d'entrée Le mappeur traite les données et crée plusieurs petits morceaux de données. L'entrée de la fonction de mappeur se présente sous la forme de paires (clé, valeur), même si l'entrée d'un programme MapReduce est un fichier ou un répertoire (qui est stocké dans le HDFS).
