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hadoop - 在 hadoop 中，跨 mapper reducer 多个输入保存状态的能力是什么意思？

coder 2024-01-07 原文

问题的标题解释了我的问题是什么。 我一直在阅读多篇文章，遇到这条线的答案

Through use of the combiner and by taking advantage of the ability to preserve state across multiple inputs, it is often possible to substantially reduce both the number and size of key-value pairs that need to be shuffled from the mappers to the reducers.

我无法理解这个概念。一个详尽的答案和一个例子的解释会很有帮助。如何培养直觉来理解这些概念？

最佳答案

如果您已经对“ reducer ”概念感到满意，那么组合器概念将很容易。 combiner 可以看作是 map 阶段的一个 mini-reducer。我的意思是什么？让我们看一个例子:假设你正在做经典的字数统计问题，你知道对于每个单词，映射器都会发出一个键值对。然后 reducer 将把这个键值对作为输入并对它们进行汇总。 假设映射器收集了一些键值对，例如:

<key1,1>,
<key2,1>,
<key1,1>,
<key3,1>,
<key1,1>

如果你没有使用组合器，这 4 个键值对将被发送到缩减器。但是使用组合器我们可以在映射器中执行预缩减，所以映射器的输出将是:

<key1,3>,
<key2,1>,
<key3,1>

在这个使用组合器的简单示例中，您将键值对的总数从 5 个减少到 3 个，这将使您在洗牌阶段获得更少的网络流量和更好的性能。

关于hadoop - 在 hadoop 中，跨 mapper reducer 多个输入保存状态的能力是什么意思？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39940757/

hadoopreducer射器sectionkeymapreduce

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