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java - Hadoop 上的 MapReduce - 将数据从 Mapper 发送到 Reducer

coder 2024-01-06 原文

我正在尝试针对特定问题实现 MapReduce 算法。假设在我的 Mapper 中我需要处理一个大型文本对象。以下示例总结了我的问题。我有文本对象:Today is a lovely day我需要对这些词做一些处理。所以我有两个选择:

  • 我可以将以下形式的键值对发送到 Reducer:

    <1,Today>

<1,is>

<1,a> 

<1,lovely> 

<1,day>

  • 我可以发送键值对 <1,Today is a lovely day>到 reducer 然后处理它，例如标记化字符串对象。

这种情况的最佳方法是什么？在第一种情况下，我必须向 reducer 发送更多数据，但我没有像第二种情况那样要标记化的字符串对象。但是在第二种情况下，Mapper 发送的数据量较小。

最佳答案

我认为您不会通过这种方式减少流量来显着提高性能。这里真正重要的是，在第一种情况下，您的所有数据都将在按单词进入 reducer 之前进行分组，从而导致与第二个选项相比，一组完全不同的键值对。我不确定您能否对它们执行相同的操作。假设您将拥有:

<Today is a lovely day>
<Today is another lovely day>

在第一种情况下，你的 reducer 将使用分组的词对进行操作(假设键是词而不是数字):

<a, 1> 

<another, 1> 

<day, 2>

<is, 2>

<lovely,2>

<Today, 2>

如您所见，reducer 输入是分组和排序的，在更高级的场景中，您可以根据此类输入的值执行逻辑，例如查找最大值或搜索平均值。

在第二种情况下，您的键是句子:

<Today is a lovely day, 1>

<Today is another lovely day, 1>

所以有可能两个不同的 reducer 会处理这两对。您可以对其执行的操作与第一个操作略有不同，因为它是一组不同的数据。您无法像第一种情况那样执行基于键的最大值或平均值

关于java - Hadoop 上的 MapReduce - 将数据从 Mapper 发送到 Reducer，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43054835/

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