Wat is die hoofkonfigurasieparameters wat gebruiker moet spesifiseer om MapReduce-taak uit te voer?
Wat is die hoofkonfigurasieparameters wat gebruiker moet spesifiseer om MapReduce-taak uit te voer?

INHOUDSOPGAWE:

Anonim

Die hoofkonfigurasieparameters wat gebruikers in die "MapReduce"-raamwerk moet spesifiseer, is:

  • Job s'n invoerliggings in die verspreide lêerstelsel.
  • Job s'n uitvoerligging in die verspreide lêerstelsel.
  • Invoerformaat van data.
  • Uitsetformaat van data.
  • Klas wat die kaartfunksie bevat.
  • Klas wat die verminder-funksie bevat.

Hierin, wat is die hoofkonfigurasieparameters in 'n MapReduce-program?

Die hoofkonfigurasieparameters in "MapReduce"-raamwerk is:

  • Voer ligging van Jobs in die verspreide lêerstelsel in.
  • Uitsetligging van Jobs in die verspreide lêerstelsel.
  • Die invoerformaat van data.
  • Die uitvoerformaat van data.
  • Die klas wat die kaartfunksie bevat.
  • Die klas wat die verminder-funksie bevat.

Mens kan ook vra, wat is die parameters van karteerders en verkleiners? Die vier parameters vir karteerders is:

  • Langskryfbaar (invoer)
  • teks (invoer)
  • teks (tussenuitvoer)
  • IntWritable (intermediêre uitvoer)

Die vraag is ook, wat is die hoofkomponente van MapReduce-werk?

  • Hoofbestuurderklas wat werkkonfigurasieparameters verskaf.
  • Mapper-klas wat org. apache. hadoop. kaart verminder. Mapper klas en verskaf implementering vir kaart () metode.
  • Verminderklas wat org. apache. hadoop. kaart verminder. Verminder klas.

Wat is partitioner en hoe dit help in MapReduce-werkproses?

Afskorting in MapReduce werk uitvoering beheer die partisionering van die sleutels van die intermediêre kaart-uitsette. Met die help van hash-funksie, sleutel (of 'n subset van die sleutel) lei die partisie . Rekords wat dieselfde sleutelwaarde het, gaan in dieselfde in partisie (binne elke karteerder).