Pourquoi on utilise MapReduce ?
MapReduce est un élément essentiel et fait partie intégrante du fonctionnement de l'environnement Hadoop.
MapReduce facilite les traitements concurrents en divisant les péta-octets de données en volumes plus petits et en les traitant en parallèle sur des serveurs standard dédiés à Hadoop.Quel est le principe de MapReduce ?
MapReduce envoie un ensemble complet de données à chaque nœud du réseau, et si un nœud ou un élément matériel tombe en panne, toutes les données sont préservées et peuvent être récupérées automatiquement.
Quand commence l'exécution de la phase de reduce ?
Quand commence l'exécution de la phase de Reduce ? Pourquoi ne pas exécuter la fonction de Reduce sur les paires intermédiaires stockées sur les disques des machines de Map? À la toute fin du processus, quand le dernier reducer a terminé.
- Chaque tâche de Reduce produit un fichier de sortie qui sera stocké, cette fois, dans le système de fichiers HDFS.15 avr. 2014
Concevoir des solutions algorithmiques selon le paradigme Map-Reduce permet de traiter des problèmes à grande échelle sur des architectures distribuées.Autres questions
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