Video: Ի՞նչ է քարտեզագրիչը և կրճատիչը Hadoop-ում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Հիմնական առավելությունը MapReduce այն է, որ հեշտ է չափել տվյալների մշակումը մի քանի հաշվողական հանգույցների վրա: Տակ MapReduce մոդելը, տվյալների մշակման պրիմիտիվները կոչվում են քարտեզներ և կրճատիչներ . Տվյալների մշակման հավելվածի տարրալուծումը քարտեզագրողների և կրճատիչներ երբեմն աննշան է:
Հաշվի առնելով սա՝ ի՞նչ է քարտեզագրողը և կրճատիչը:
MapReduce-ը բաղկացած է երկու հիմնական գործառույթից. Mapper և Reducer . Քարտեզագրող գործառույթ է, որը մշակում է մուտքային տվյալները: Այն քարտեզագրող մշակում է տվյալները և ստեղծում տվյալների մի քանի փոքր կտորներ:
ինչ է քարտեզագրողը: Ա քարտեզագրող կարող է նկարագրել տվյալներ քարտեզագրող ինչպես նաև աշխարհագրական քարտեզներ ստեղծող անձ։ Աշխարհագրականի պարտականությունները քարտեզագրող կամ քարտեզագրման տեխնիկը ներառում է աշխարհագրական տվյալների հավաքագրում և մշակում՝ տարածքի քարտեզ ստեղծելու համար:
Այս կերպ, Hadoop-ում քարտեզագրողի և ռեդուկտորի օգտագործումը ո՞րն է:
Ըստ The Apache Software Foundation-ի՝ առաջնային նպատակը Քարտեզ / Նվազեցնել մուտքային տվյալների հավաքածուն բաժանելն է անկախ կտորների, որոնք մշակվում են ամբողջովին զուգահեռ ձևով: Այն Hadoop MapReduce Framework-ը տեսակավորում է քարտեզների ելքերը, որոնք այնուհետև մուտքագրվում են նվազեցնել առաջադրանքներ.
Ո՞րն է քարտեզագրողի օգտագործումը Hadoop-ում:
Վազքի մեջ Hadoop աշխատանք, հավելվածները սովորաբար իրականացնում են Քարտեզագրող և Reducer ինտերֆեյսներ՝ քարտեզը տրամադրելու համար (անհատական առաջադրանքներ՝ մուտքագրման գրառումները միջանկյալ գրառումների վերածելով) և նվազեցնելու մեթոդները՝ նվազեցնելու միջանկյալ արժեքների շարքը, որոնք կիսում են բանալին ավելի փոքր արժեքների հավաքածուի համար:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է Hadoop-ի աշխատանքի պլանավորումը:
Աշխատանքի ժամանակացույց. Դուք կարող եք օգտագործել աշխատանքի ժամանակացույցը` առաջնահերթություն տալու MapReduce աշխատատեղերին և YARN հավելվածներին, որոնք աշխատում են ձեր MapR կլաստերի վրա: Աշխատանքի լռելյայն ժամանակացույցը Fair Scheduler-ն է, որը նախատեսված է մի քանի օգտագործողների կամ խմբերի արտադրական միջավայրի համար, որոնք մրցում են կլաստերային ռեսուրսների համար:
Պե՞տք է սովորեմ Hadoop-ը կայծի համար:
Ոչ, ձեզ հարկավոր չէ սովորել Hadoop-ը Spark-ը սովորելու համար: Spark-ը անկախ նախագիծ էր։ Բայց YARNand Hadoop 2.0-ից հետո Spark-ը հայտնի դարձավ, քանի որ Spark-ը կարող է աշխատել HDFS-ի վերևում՝ այլ Hadoop բաղադրիչների հետ միասին: Hadoop-ը շրջանակ է, որտեղ դուք գրում եքMapReduce աշխատանք՝ ժառանգելով Java դասերը
Կարո՞ղ է Tableau-ն միանալ Hadoop-ին:
Բնական միակցիչները հեշտացնում են Tableau-ի և Hadoop-ի միացումը՝ առանց հատուկ կոնֆիգուրացիայի անհրաժեշտության. Hadoop-ը Tableau-ի տվյալների ևս մեկ աղբյուր է: Տվյալները բերեք արագ, հիշողության մեջ գտնվող վերլուծական շարժիչի մեջ արագ հարցումների համար կամ օգտագործեք կենդանի կապ ձեր սեփական կատարողական տվյալների բազայի հետ
Ի՞նչ է Hadoop Framework PPT-ը:
PPT Hadoop-ում: Apache Hadoop ծրագրային գրադարանը մի շրջանակ է, որը թույլ է տալիս բաշխված մշակել տվյալների մեծ հավաքածուներ համակարգիչների կլաստերներում՝ օգտագործելով պարզ ծրագրավորման մոդելներ:
Որո՞նք են այն կարևոր կազմաձևման ֆայլերը, որոնք պետք է թարմացվեն և խմբագրվեն Hadoop կլաստերի լիարժեք բաշխված ռեժիմը կարգավորելու համար:
Կազմաձևման ֆայլերը, որոնք պետք է թարմացվեն Hadoop-ի լրիվ բաշխված ռեժիմը կարգավորելու համար, հետևյալն են՝ Hadoop-env.sh: Core-site. xml. Hdfs-կայք. xml. Mapred-կայք. xml. Վարպետներ. Ստրուկներ