La salida de un mapeador o trabajo de mapa (pares clave-valor) se ingresa al Reducer El reductor recibe el par clave-valor de varios trabajos de mapa. Luego, el reductor agrega esas tuplas de datos intermedios (par clave-valor intermedio) en un conjunto más pequeño de tuplas o pares clave-valor que es el resultado final.
¿Qué hacen los mapeadores y reductores?
Hadoop Mapper es una función o tarea que se usa para procesar todos los registros de entrada de un archivo y generar la salida que funciona como entrada para Reducer Produce la salida devolviendo nuevos pares clave-valor. … El mapeador también genera algunos pequeños bloques de datos mientras procesa los registros de entrada como un par clave-valor.
¿Cuál es la diferencia entre mapeador y reductor?
¿Cuál es la principal diferencia entre Mapper y Reducer? La tarea Mapper es la primera fase de procesamiento que procesa cada registro de entrada (de RecordReader) y genera un par clave-valor intermedio. El método de reducción se llama por separado para cada par de lista clave/valor.
¿Cómo se calcula el número de mapeadores y reductores?
Depende de cuántos núcleos y cuánta memoria tenga en cada esclavo. En general, un mapeador debe obtener de 1 a 1,5 núcleos de procesadores Entonces, si tiene 15 núcleos, puede ejecutar 10 Mappers por nodo. Entonces, si tiene 100 nodos de datos en Hadoop Cluster, entonces uno puede ejecutar 1000 Mappers en un Cluster.
¿Cómo funciona la función Mapper?
Mapper es una función que procesa los datos de entrada El mapeador procesa los datos y crea varios fragmentos pequeños de datos. La entrada a la función del mapeador tiene la forma de pares (clave, valor), aunque la entrada a un programa MapReduce es un archivo o directorio (que se almacena en el HDFS).
