Años : Procesamiento gran cantidad de datos (multi-terabyte conjuntos de datos) es una de las principales preocupaciones en la vida real projects.As el tamaño de los datos está aumentando día a día, aplicaciones tienen dificultades para procesar de forma fiable,manera segura y tolerante a fallos.
Aquí viene la Hadoop map / reduce framework.It ayuda a escribir las aplicaciones con facilidad qué cantidad vasto proceso de datos de mantenimiento de todas las preocupaciones de la ventaja más grande es mind.The, Map / Reduce el procesamiento en paralelo permite que grandes grupos de productos de hardware.
Los conceptos principales detrás de Map / Reduce se
un) Divida el trabajo en tareas independientes (conocidas como tareas Mapa).
b) Procesar las tareas de manera paralela.
c) Ordenar la salida de los mapas y los envían como entrada para la tarea Reducir (conocido como Reducir tareas).
Así que, básicamente, es el procesamiento paralelo de trozos y luego unirse de nuevo para obtener el marco final result.The se encarga de la planificación de tareas, su seguimiento y volver a ejecutar las tareas fallidas.
Nota : Hardware de productos básicos es un término para dispositivos asequibles que son generalmente compatibles con otros dispositivos.
