Como usar Hadoop? Essa é a pergunta que vamos responder e mostrar uma maneira simples de se lembrar dessa informação. Portanto, é essencial você conferir a matéria completamente.
Para funcionar, uma aplicação Hadoop exige no mínimo a utilização das ferramentas da camada de armazenamento (HDFS) e processamento MapReduce. As demais camadas podem ser adicionadas conforme a necessidade. A seguir, cada componente é explicado em sua essência.
O que acontece com os dados em uma operação típica de Reduce?
O Reduce pode percorrer os valores que estão associados com a chave e produzir zero ou mais saídas. No exemplo a contagem de palavras, a função Reduce toma os valores de entrada, resume-os e gera uma única saída da palavra ea soma final.
Qual a diferença entre entre MapReduce é Hadoop?
A principal diferença entre o Hadoop MapReduce e o Spark De fato, a principal diferença entre eles está na abordagem do processamento: o Spark pode fazer isso na memória, enquanto o Hadoop MapReduce precisa ler e gravar em um disco. Como resultado, a velocidade de processamento difere significativamente.