वीडियो: Hadoop में मैपर और रेड्यूसर क्या है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
का प्रमुख लाभ मानचित्र छोटा करना यह है कि कई कंप्यूटिंग नोड्स पर डेटा प्रोसेसिंग को स्केल करना आसान है। नीचे मानचित्र छोटा करना मॉडल, डेटा प्रोसेसिंग प्रिमिटिव को मैपर कहा जाता है और कम करने वाली . डेटा प्रोसेसिंग एप्लिकेशन को मैपर में विघटित करना और कम करने वाली कभी-कभी गैर-तुच्छ होता है।
इसे ध्यान में रखते हुए मैपर और रेड्यूसर क्या है?
MapReduce में दो प्रमुख कार्य होते हैं: मैपर और रेड्यूसर . नक्शाकार एक फ़ंक्शन है जो इनपुट डेटा को संसाधित करता है। NS नक्शाकार डेटा को संसाधित करता है और डेटा के कई छोटे हिस्से बनाता है।
मैपर क्या है? ए नक्शाकार एक डेटा का वर्णन कर सकते हैं नक्शाकार साथ ही एक व्यक्ति जो भौगोलिक मानचित्र बनाता है। एक भौगोलिक के कर्तव्य नक्शाकार या मैपिंग तकनीशियन में किसी क्षेत्र का नक्शा बनाने के लिए भौगोलिक डेटा एकत्र करना और संसाधित करना शामिल है।
ऐसे में Hadoop में मैपर और रेड्यूसर का क्या उपयोग है?
अपाचे सॉफ्टवेयर फाउंडेशन के अनुसार, का प्राथमिक उद्देश्य नक्शा / कम करना इनपुट डेटा सेट को स्वतंत्र विखंडू में विभाजित करना है जो पूरी तरह से समानांतर तरीके से संसाधित होते हैं। NS Hadoop MapReduce फ्रेमवर्क नक्शों के आउटपुट को सॉर्ट करता है, जो तब इसमें इनपुट होते हैं कम करना कार्य।
हडूप में मैपर का क्या उपयोग है?
एक दौड़ में हडूप नौकरी, अनुप्रयोग आम तौर पर लागू करते हैं नक्शाकार और मानचित्र प्रदान करने के लिए रेड्यूसर इंटरफेस (इनपुट रिकॉर्ड को मध्यवर्ती रिकॉर्ड में बदलने वाले व्यक्तिगत कार्य) और मध्यवर्ती मूल्यों के एक सेट को कम करने के तरीकों को कम करते हैं जो मूल्यों के एक छोटे सेट की कुंजी साझा करते हैं।
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