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hadoop - Hadoop 中的 Combiners , Reducers 和 EcoSystemProject

coder 2024-01-06 原文

您如何看待本site中提到的问题4的答案？会是吗？

答案是对是错

问题:4

In the standard word count MapReduce algorithm, why might using a combiner reduce theoverall Job running time?

A. Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby allowing the mappers to process input data faster.
B. Because combinersperform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of mappers that need to run.
C. Because combiners perform local aggregation of word counts, and then transfer that data toreducers without writing the intermediate data to disk.
D. Because combiners perform local aggregation of word counts, thereby reducing the number of key-value pairs that need to be snuff let across the network to the reducers.

Answer:A

和

问题:3

What happens in a MapReduce job when you set the number of reducers to one?

A. A single reducer gathers and processes all the output from all the mappers. The output iswritten in as many separate files as there are mappers.
B. A single reducer gathers andprocesses all the output from all the mappers. The output iswritten to a single file in HDFS.
C. Setting the number of reducers to one creates a processing bottleneck, and since the number of reducers as specified by the programmer is used as a reference value only, the MapReduceruntime provides a default setting for the number of reducers.
D. Setting the number of reducers to one is invalid, and an exception is thrown.
Answer:A

根据我对上述问题的理解回答

Question 4: D
Question 3: B

更新

You have user profile records in your OLTP database,that you want to join with weblogs you have already ingested into HDFS.How will you obtain these user records?
Options
A. HDFS commands
B. Pig load
C. Sqoop import
D. Hive
Answer:B

对于更新的问题，我的答案我对 B 和 C

表示怀疑

编辑

正确答案:Sqoop。

最佳答案

据我所知，这两个答案都是错误的。

我对 Combiner 的工作不多，但我发现它到处都在处理 Mapper 的输出。 第 4 题的答案应该是D。

根据实践经验，我发现输出文件的数量总是等于 Reducer 的数量。所以问题 3 的答案应该是B。使用 MultipleOutputs 时可能不是这种情况，但这并不常见。

最后，我认为 Apache 不会在 MapReduce 方面撒谎(确实会发生异常 :)。这两个问题的答案都可以在他们的 wiki page 中找到。 .看一看。

顺便说一下，我喜欢“100% 通过保证否则退款!!!” 您提供的链接上的引述 ;-)

编辑
不确定更新部分中的问题，因为我对 Pig & Sqoop 知之甚少。但当然可以通过在 HDFS 数据上创建外部表然后加入来使用 Hive 来实现相同的目的。

更新
在收到用户 milk3422 和所有者的评论后，我进行了一些搜索，发现我假设 Hive 是最后一个问题的答案是错误的，因为涉及另一个 OLTP 数据库.正确的答案应该是 C，因为 Sqoop 旨在在 HDFS 和关系数据库之间传输数据。

关于hadoop - Hadoop 中的 Combiners , Reducers 和 EcoSystemProject，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26098412/

EcoSystemProjectCombinersstrongcodethehadoopmapreducereducers

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