百度试题 题目MapReduce框架中,在Map和Reduce之间的combiner的作用是()A.对中间格式进行压缩B.对中间结果进行混洗C.对 Map 的输出结果排序D.将中间结果中同一个 key 的数据合并 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏
combine分为map端和reduce端,作用是把同一个key的键值对合并在一起,可以自定义的。 combine函数把一个map函数产生的<key,value>对(多个key,value)合并成一个新的<key2,value2>.将新的<key2,value2>作为输入到reduce函数中 这个value2亦可称之为values,因为有多个。这个合并的目的是为了减少网络传输。 具体实现...
reduce只指reduce端执行从多个map task取数据做计算的过程。除reduce外,非正式地合并数据只能算做combine了。其实大家知道的, MapReduce中将Combiner等同于Reducer。 当map task真正完成时,内存缓冲区中的数据也全部溢写到磁盘中形成一个溢写文件。最终磁盘中会至少有一个这样的溢写文件存在(如果map的输出结果很少,当map...
Reduce input records只有565,大量的map输出已经在Combiner中进行了合并,最终的统计结果和上图相同,就不贴图了。 有关Combiner组件的总结如下: 1.是在每一个map task的本地运行,能收到map输出的每一个key的valuelist,所以可以做局部汇总处理 2.因为在map task的本地进行了局部汇总,就会让map端的输出数据量大幅精...
在MapReduce的shuffle过程中,如果指定了combiner,那么combiner的作用在于( )。A.减少 map 节点的内存占用B.减少 reduce 节点的内存占用C.减少数据从 map 节点到 reduce 节点的带宽占用D.减少 reduce 节点写出文件时的磁盘占用的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(
MapReduce框架中,在 Map和 Reduce之间的 combiner 的作用是()A、对 Map的输出结果排序B、对中间过程的输出进行本地的聚集C、对中间结果进行混洗D、对中间格式进行压缩
Mapper: Mapper从RecordReader接收输入记录。Mapper负责处理RecordReader中的这些输入记录，并生成新的键值对。Mapper生成的键值对可能与输入对完全不同。Mapper的输出（中间输出）被说成是存储在本地磁盘上的，因为它是临时数据。MapReduce中的Combiner也被称为Mini-reducer。Hadoop MapReduce的Combiner对mapper的输出执行本...
Combiner函数:Combiner函数是在Map阶段的输出结果传递给Reduce阶段之前进行的一个局部汇总操作。通过使用Combiner函数,可以减少Shuffle过程中传输的数据量,从而减轻Reduce任务的负载。 聚合操作:在Reduce阶段,可以使用聚合操作将相同键的数据进行合并,从而减少Reduce任务处理的数据量。例如,在上述例子中,可以在Reduce函数中使用...
MapReduce框架中,在 Map和 Reduce之间的 combiner 的作用是()A.对 Map的输出结果排序B.对中间过程的输出进行本地的聚集C.对中间结果进行混洗D.对中间格式进行压缩的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.
MapReduce中的每个map任务可以细分4个阶段:record reader、mapper、combiner和partitioner。map任务的输出被称 为中间键和中间值,会被发送到reducer做后续处理。reduce任务可以分为4个阶段:混排(shuffle)、排序(sort)、reducer 和输出格式(output format)。map任务运行的节点会优先选择在数据所在的节点,因此,一般可以通过...