The upper segments of each Hadoop b

The upper segments of each Hadoop bar in the graphs represent
the execution time of the additional MR job to combine the output
into a single file. Since we ran this as a separate MapReduce job,
these segments consume a larger percentage of overall time in Figure 4, as the fixed start-up overhead cost again dominates the work
needed to perform the rest of the task. Even though the Grep task is
selective, the results in Figure 5 show how this combine phase can
still take hundreds of seconds due to the need to open and combine
many small output files. Each Map instance produces its output in
a separate HDFS file, and thus even though each file is small there
are many Map tasks and therefore many files on each node.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนด้านบนของแถบแต่ละอย่างไร Hadoop ในกราฟแสดงเวลาดำเนินการของการเพิ่มเติมนายงานรวมผลผลิตเป็นแฟ้มเดียว เนื่องจากเราวิ่งนี้เป็นงาน MapReduce แยกส่วนต่าง ๆ เหล่านี้ใช้เปอร์เซ็นต์ของเวลาทั้งหมดในรูปที่ 4 ใหญ่เป็นเริ่มคงที่ค่าใช้จ่ายงานที่กุมอำนาจอีกครั้งจำเป็นต้องทำส่วนเหลือของงาน แม้ว่างาน Grepใช้ ผลลัพธ์ในรูปที่ 5 แสดงวิธีการนี้รวมระยะได้ทำหลายร้อยวินาทีเนื่องจากต้องเปิด และรวมแฟ้มแสดงผลขนาดเล็กมาก แต่ละอินสแตนซ์แผนที่ก่อให้เกิดผลลัพธ์ในHDFS ที่แยกแฟ้ม และดังนั้น แม้ว่าแฟ้มแต่ละแฟ้มมีขนาดเล็กมีหลายแผนงานและแฟ้มจำนวนมากดังนั้นในแต่ละโหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนบนของแต่ละบาร์ Hadoop ในกราฟแสดงเวลาการดำเนินการของนายงานเพิ่มเติมที่จะรวมการส่งออกเป็นไฟล์เดียว เนื่องจากเราวิ่งไปนี้เป็นงาน MapReduce แยกกลุ่มเหล่านี้กินร้อยละขนาดใหญ่ของเวลาโดยรวมในรูปที่4 ขณะที่เริ่มต้นขึ้นคงที่ต้นทุนค่าใช้จ่ายอีกครั้งครอบงำการทำงานที่จำเป็นในการดำเนินการส่วนที่เหลือของงาน แม้ว่างาน Grep คือเลือกผลในรูปที่5 แสดงให้เห็นว่าขั้นตอนนี้สามารถรวมยังคงใช้เวลาหลายร้อยวินาทีเนื่องจากความต้องการในการเปิดและรวมไฟล์ที่ส่งออกขนาดเล็กจำนวนมาก แต่ละคนเช่นแผนที่ผลิตออกในแฟ้ม HDFS แยกต่างหากและทำให้แม้ว่าแต่ละไฟล์มีขนาดเล็กมีเป็นงานแผนที่จำนวนมากและจึงไฟล์จำนวนมากในแต่ละโหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนด้านบนของแต่ละ Hadoop บาร์ในกราฟแสดง
เวลาการเพิ่มผลผลิต
นายงานรวมเป็นไฟล์เดียว เมื่อเราวิ่งนี้ เป็นงาน mapreduce แยก
ส่วนเหล่านี้กินเปอร์เซ็นต์ขนาดใหญ่ของเวลาโดยรวมในรูปที่ 4 เป็นการถาวรในเริ่มต้นขึ้นค่าใช้จ่ายอีกครั้ง dominates
ต้องดำเนินการส่วนที่เหลือของงาน แม้ว่างาน
สามารถการเลือก , ผลในรูปที่ 5 แสดงวิธีการนี้รวมเฟส
ยังใช้เวลาหลายวินาที เนื่องจากต้องการเปิดและรวม
ไฟล์ออกขนาดเล็กมาก แผนที่แต่ละอินสแตนซ์ผลิตออกใน
แยกไฟล์ hdfs และดังนั้นแม้ว่าแต่ละไฟล์มีขนาดเล็กมี
มีงานแผนที่มากดังนั้นหลายไฟล์ในแต่ละโหนด