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Vídeo: Quais são os principais parâmetros de configuração que o usuário precisa especificar para executar o trabalho MapReduce?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2024-01-18 08:28
Os principais parâmetros de configuração que os usuários precisam especificar na estrutura “MapReduce” são:
- Empregos locais de entrada no sistema de arquivos distribuído.
- Empregos local de saída no sistema de arquivos distribuído.
- Formato de entrada de dados.
- Formato de saída de dados.
- Classe contendo a função de mapa.
- Classe contendo a função de redução.
Aqui, quais são os principais parâmetros de configuração em um programa MapReduce?
Os principais parâmetros de configuração na estrutura “MapReduce” são:
- Insira a localização dos trabalhos no sistema de arquivos distribuído.
- Local de saída dos jobs no sistema de arquivos distribuído.
- O formato de entrada dos dados.
- O formato de saída dos dados.
- A classe que contém a função de mapa.
- A classe que contém a função de redução.
Também se pode perguntar: quais são os parâmetros dos mapeadores e redutores? Os quatro parâmetros para mapeadores são:
- LongWritable (entrada)
- texto (entrada)
- texto (saída intermediária)
- IntWritable (saída intermediária)
Também a questão é: quais são os principais componentes do trabalho MapReduce?
- Classe principal do driver que fornece parâmetros de configuração do trabalho.
- Classe de mapeador que deve estender org. apache. hadoop. mapreduce. A classe Mapper e fornece implementação para o método map ().
- Classe de redutor que deve estender org. apache. hadoop. mapreduce. Classe redutor.
O que é particionador e como ele ajuda no processo de trabalho do MapReduce?
Particionador no Trabalho de MapReduce a execução controla o particionamento das chaves das saídas de mapa intermediárias. Com o ajuda da função hash, chave (ou um subconjunto da chave) deriva o partição . Registros como tendo o mesmo valor-chave vão para o mesmo partição (dentro de cada mapeador).
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