データMapReduce処理のカスタムタイプを実装できますか？

データMap-Reduce処理のカスタムタイプを実装できますか？はい、書き込み可能なインターフェイスを実装している限り、カスタムデータ型を実装できます。開発者は、任意のオブジェクトに新しいデータ型を簡単に実装できます。既存のクラスを使用し、書き込み可能なインターフェイスでそれらを拡張するのが一般的な方法です。

また、なぜ開発者はreduceステップなしでMapReduceを作成するのでしょうか？

開発者は、クラスターで使用可能なリデューススロットがない場合にのみ、レデューサーなしでMap-Reduceジョブを設計する必要があります。マップステップとリデュースステップの間にCPUを集中的に使用するステップがあります。リデュースステップを無効にすると、データ処理が高速化されます。

同様に、Hadoopのreduceステップを無効にするにはどうすればよいですか？ A. Hadoop管理者は、すべてのスレーブノードでレデューサースロットの数をゼロに設定する必要があります。これにより、reduceステップが無効になります。

続いて、MapReduceでタイプフォーマットの入力と出力を設定する必要があるかどうかも尋ねられるかもしれません。

いいえ、 MapReduceで入力と出力のタイプ/フォーマットを設定する必要はありません。デフォルトでは、クラスターは入力と出力のタイプを「テキスト」として受け取ります。

Hadoopの小さなファイルの問題を処理するファイルはどれですか？

1）小さなファイルの問題に対処するためにHAR（ Hadoop Archive）ファイルが導入されました。 HARは、ファイルアクセス用のインターフェイスを提供するHDFSの上にレイヤーを導入しました。 Hadoopのアーカイブ・コマンドを使用して、HARファイルはHDFSファイルの数が少ないにアーカイブされたファイルをパックするのMapReduceジョブを実行する、作成されます。

39関連する質問の回答が見つかりました

MapReduceでレデューサーの数をゼロに設定できますか？

はい、 MapReduceでレデューサーの数をゼロに設定できます。このようなジョブは、 Hadoopではマップのみのジョブと呼ばれます。マップのみのジョブは、マッパーがすべてのタスクを実行するプロセスであり、レデューサーによってタスクが実行されることはなく、マッパーの出力が最終出力になります。

マッパーの4つの基本的なパラメーターは何ですか？

マッパーの4つの基本パラメーターは、LongWritable、 text 、 text 、およびIntWritableです。最初の2つは入力パラメーターを表し、次の2つは中間出力パラメーターを表します。

Hadoopでの投機的実行とは何ですか？

Hadoopでは、投機的実行は、ノードでのタスクの実行が遅いときに行われるプロセスです。このプロセスでは、マスターノードは他のノードで同じタスクの別のインスタンスの実行を開始します。

MapReduceのすべてのマッパー出力は何ですか？

各マッパーは、単一の入力分割を処理します。 RecordReaderは、InputFormatの一部であるオブジェクトであり、入力ソース（分割データ）から（キー、値）レコードを抽出するために使用されます。マッパーは、（キー、値）ペアである入力を処理し、出力を提供します。また、（キー、値）ペア。

MapReduceプログラムの主な構成パラメーターは何ですか？

「MapReduce」フレームワークの主な構成パラメーターは次のとおりです。

分散ファイルシステムでのジョブの場所を入力します。
分散ファイルシステムでのジョブの出力場所。
データの入力形式。
データの出力形式。
map関数を含むクラス。
reduce関数を含むクラス。

MapReduceでreduceをどのように最適化しますか？

MapReduceタスクの数の適切な調整。 MapReduceジョブでは、各タスクに30〜40秒以上かかる場合、タスクの数が減ります。マッパーまたはレデューサーのプロセスには、次のことが含まれます。まず、JVM（メモリにロードされたJVM）を起動する必要があります。次に、JVMを初期化する必要があります。

どのファイルが小さなファイルの問題を処理しますか？

HAR（Hadoopアーカイブ）ファイル-HARファイルは小さなファイルの問題を処理します。 HARは、ファイルアクセス用のインターフェイスを提供するHDFSの上にレイヤーを導入しました。 Hadoopアーカイブコマンドを使用して、HARファイルを作成できます。これらのファイルは、HDFSファイルの数が少ないにアーカイブされたファイルをパックするのMapReduceジョブを実行します。

どのメソッドがスパークジョブを実装していますか？

HadoopクラスターでSparkを実行するには、スタンドアロン、YARN、SIMRの3つの方法があります。スタンドアロンデプロイメント：スタンドアロンデプロイメントでは、Hadoopクラスター内のすべてまたはサブセットのマシンにリソースを静的に割り当て、HadoopMRと並行してSparkを実行できます。

デフォルトの入力形式は何ですか？

TextInputFormat。これは、MapReduceのデフォルトのInputFormatです。 TextInputFormatは、各入力ファイルの各行を個別のレコードとして扱い、解析を実行しません。

MapReduceとは何ですか？どのように機能しますか？

MapReduceは、Hadoopの処理レイヤーです。 MapReduceは、作業を一連の独立したタスクに分割することにより、大量のデータを並行して処理するために設計されたプログラミングモデルです。ここでmapreduceでは、入力をリストとして取得し、それを出力に変換します。これもリストです。

RecordWriterはどの形式で出力ファイルを書き込みますか？

HadoopのDBOutputFormatは、リレーショナルデータベースとHBaseに書き込むための出力形式です。これは、reduce出力をSQLテーブルに送信します。キーと値のペアを受け入れます。キーのタイプはDBwritableを拡張します。返されたRecordWriterは、バッチSQLクエリを使用してデータベースにキーのみを書き込みます。

MapReduceが重要なのはなぜですか？

MapReduceは、2つの重要な機能を提供します。クラスターまたはマップ内のさまざまなノードに作業をフィルター処理して分割します。この機能は、マッパーと呼ばれることもあります。また、各ノードからの結果を整理して、クエリに対するまとまりのある回答にまとめます。レデューサーとして。

MapReduceジョブとは何ですか？

MapReduceジョブは通常、入力データセットを独立したチャンクに分割します。これらのチャンクは、マップタスクによって完全に並列に処理されます。フレームワークはマップの出力をソートし、それは次にreduceタスクに入力されます。通常、ジョブの入力と出力の両方がファイルシステムに保存されます。

ハイブの入力フォーマットと出力フォーマットとは何ですか？

入力形式と出力形式がHiveでどのように機能するかを理解していることから、入力形式を指定すると、クエリの実行時にHiveはそのInputFormatクラスを自動的に使用してデータを逆シリアル化し、出力形式を使用してテーブルに書き込みます。最初のテキストデータをアップロードすると、テキストとして保存されます。

Hadoop MapReduceはどのように機能しますか？

MapReduceの概要。 Apache Hadoop MapReduceは、 Hadoopクラスター全体で大規模なデータセットを並列処理するためのフレームワークです。データ分析では、2段階のマップと削減プロセスを使用します。マップフェーズでは、入力データは、 Hadoopクラスター全体で並行して実行されるマップタスクによる分析のために入力分割に分割されます。

MAPリダクションとは何ですか？

MAPREDUCEは、大量のデータを処理するために使用されるソフトウェアフレームワークおよびプログラミングモデルです。マップタスクはデータの分割とマッピングを処理し、リデュースタスクはデータをシャッフルしてリデュースします。 Hadoopは、Java、Ruby、Python、C ++などのさまざまな言語で記述されたMapReduceプログラムを実行できます。

Hadoopで最も一般的な入力形式は何ですか？

Hadoopは、Text、Parquet、ORC、Sequenceなどのファイル形式をサポートしています。テキストは、 Hadoopで使用できるデフォルトのファイル形式です。要件に応じて、異なるファイル形式を使用できます。 ORCやParquetが列形式のファイル形式であるように、データを垂直方向に処理する場合は、parquetまたはORCを使用できます。