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Vidéo: Quels sont les principaux paramètres de configuration que l'utilisateur doit spécifier pour exécuter le travail MapReduce ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-18 08:24
Les principaux paramètres de configuration que les utilisateurs doivent spécifier dans le framework « MapReduce » sont:
- Travaux emplacements d'entrée dans le système de fichiers distribué.
- Travaux emplacement de sortie dans le système de fichiers distribué.
- Format d'entrée des données.
- Format de sortie des données.
- Classe contenant la fonction map.
- Classe contenant la fonction de réduction.
Ici, quels sont les principaux paramètres de configuration dans un programme MapReduce ?
Les principaux paramètres de configuration dans le framework « MapReduce » sont:
- Emplacement d'entrée des Jobs dans le système de fichiers distribué.
- Emplacement de sortie des Jobs dans le système de fichiers distribué.
- Le format d'entrée des données.
- Le format de sortie des données.
- La classe qui contient la fonction map.
- La classe qui contient la fonction de réduction.
On peut aussi se demander quels sont les paramètres des mappeurs et des réducteurs ? Les quatre paramètres pour les mappeurs sont:
- LongWritable (entrée)
- saisie de texte)
- texte (sortie intermédiaire)
- IntWritable (sortie intermédiaire)
La question est également de savoir quels sont les principaux composants du travail MapReduce ?
- Classe de pilote principale qui fournit les paramètres de configuration du travail.
- Classe de mappeur qui doit étendre org. apache. hadoop. carteréduire. Classe Mapper et implémentation de la méthode map().
- Classe de réducteur qui devrait étendre org. apache. hadoop. carteréduire. Classe de réducteur.
Qu'est-ce que le partitionneur et comment cela aide-t-il dans le processus de travail MapReduce ?
Partitionneur dans MapReduce job l'exécution contrôle le partitionnement des clés des sorties de carte intermédiaires. Avec le aider de la fonction de hachage, la clé (ou un sous-ensemble de la clé) dérive le cloison . Les enregistrements ayant la même valeur de clé vont dans le même cloison (au sein de chaque mappeur).
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