Logo id.boatexistence.com

Bagaimana cara kerja pembuat peta dan reduksi?

Daftar Isi:

Bagaimana cara kerja pembuat peta dan reduksi?
Bagaimana cara kerja pembuat peta dan reduksi?

Video: Bagaimana cara kerja pembuat peta dan reduksi?

Video: Bagaimana cara kerja pembuat peta dan reduksi?
Video: Praktikum 2 MAP I - Reduksi Data 2024, Mungkin
Anonim

Output dari Mapper atau pekerjaan peta (pasangan nilai kunci) adalah input ke Peredam Pereduksi menerima pasangan nilai kunci dari beberapa pekerjaan peta. Kemudian, peredam menggabungkan tupel data perantara tersebut (pasangan nilai kunci perantara) ke dalam kumpulan tupel atau pasangan nilai kunci yang lebih kecil yang merupakan hasil akhir.

Apa yang dilakukan pembuat peta dan reduksi?

Hadoop Mapper adalah fungsi atau tugas yang digunakan untuk memproses semua catatan input dari file dan menghasilkan output yang berfungsi sebagai input untuk Reducer Menghasilkan output dengan mengembalikan yang baru pasangan nilai kunci. … Pemeta juga menghasilkan beberapa blok data kecil saat memproses catatan input sebagai pasangan nilai kunci.

Apa perbedaan antara mapper dan peredam?

Apa Perbedaan Utama Antara Pemeta dan Peredam? Tugas Mapper adalah tahap pertama pemrosesan yang memproses setiap record input (dari RecordReader) dan menghasilkan pasangan nilai kunci perantara. Metode pengurangan dipanggil secara terpisah untuk setiap pasangan daftar kunci/nilai.

Bagaimana cara menghitung jumlah pembuat peta dan reduksi?

Itu tergantung pada berapa banyak inti dan berapa banyak memori yang Anda miliki pada setiap budak. Umumnya, satu pembuat peta harus mendapatkan 1 hingga 1,5 inti prosesor Jadi jika Anda memiliki 15 inti maka seseorang dapat menjalankan 10 Pemeta per Node. Jadi jika Anda memiliki 100 node data di Cluster Hadoop maka seseorang dapat menjalankan 1000 Mappers di Cluster.

Bagaimana cara kerja fungsi Mapper?

Mapper adalah fungsi yang memproses data masukan Pemeta memproses data dan membuat beberapa potongan kecil data. Input ke fungsi mapper berupa pasangan (key, value), meskipun input ke program MapReduce adalah file atau direktori (yang disimpan di HDFS).

Direkomendasikan: