В Hadoop счетчик (Counter) прикрепляется к: Выберите верное утверждение Конкретному DataNode Конкретному
Пользователь задал следующий вопрос:

В Hadoop счетчик (Counter) прикрепляется к:

Выберите верное утверждение

Конкретному DataNode

Конкретному reducer

Конкретной задаче

Конкретному mapper

Затрудняюсь ответить

Этот ответ написан нейросетью.

Внимание! Ответы искусственного интеллекта могут быть неточными. Не полагайтесь на них в медицине, юриспруденции, финансах и вопросах безопасности. При принятии важных решений всегда консультируйтесь с профильными специалистами.
Администрация сайта не несет ответственности за любой автоматически созданный контент. Если вы обнаружили ошибки, пожалуйста, сообщите об этом через кнопку "репорт" внизу ответа и мы примем соответствующие меры. Спасибо за вашу помощь в улучшении качества нашего сервиса.
текстовая нейросеть отвечает:
Hadoop счетчик (Counter) - это механизм, предоставляемый Hadoop, для сбора статистики во время выполнения задач в рамках фреймворка MapReduce. Счетчики позволяют разработчикам мониторить процесс выполнения задач, подсчитывая определенные события или операции. Верное утверждение: Конкретной задаче. Счетчики в Hadoop могут быть прикреплены к конкретной задаче (job), а не к отдельным мапперам или редьюсерам. Это означает, что все мапперы и редьюсеры, выполняемые в рамках одной задачи, имеют доступ к одному и тому же счетчику и могут увеличивать его значение. Пример использования счетчиков в Hadoop:
python

public class WordCount {

    enum Counters {     // Определение счетчика

        TOTAL_WORDS

    }



    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");

        job.setJarByClass(WordCount.class);

        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);

        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);

        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);

        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

        TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));



        job.waitForCompletion(true);

        

        // Получение значения счетчика после выполнения задачи

        long totalWords = job.getCounters().findCounter(Counters.TOTAL_WORDS).getValue();

        System.out.println("Total words: " + totalWords);

    }



    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {

        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);

        private Text word = new Text();



        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());

            while (itr.hasMoreTokens()) {

                word.set(itr.nextToken());

                context.write(word, one);

                context.getCounter(Counters.TOTAL_WORDS).increment(1); // Увеличение значения счетчика

            }

        }

    }



    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {

        private IntWritable result = new IntWritable();



        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            int sum = 0;

            for (IntWritable val : values) {

                sum += val.get();

            }

            result.set(sum);

            context.write(key, result);

        }

    }

}

В данном примере счетчик `TOTAL_WORDS` прикреплен к задаче (`context.getCounter(Counters.TOTAL_WORDS).increment(1)`), и каждое слово, обработанное маппером (`context.write(word, one)`), увеличивает значение этого счетчика. По окончании выполнения задачи можно получить значение счетчика с помощью `job.getCounters().findCounter(Counters.TOTAL_WORDS).getValue()`.

Задайте любой вопрос нейросети!

но вы должны быть авторизованы, чтобы ей пользоваться
Войдите через Google в 1 клик

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет

Ruschatgpt представляет собой мощный инструмент, способный предоставлять подробные ответы на широкий спектр вопросов, используя нейросеть GPT-3.5. Однако важно понимать, в каких случаях его использование является уместным, а в каких нет. Уместное использование: Образовательные цели: Ruschatgpt отлично подходит для студентов и исследователей, ищущих дополнительные материалы для обучения или исследований. Решение бытовых вопросов: Пользователи могут получать советы по повседневным вопросам, например, по кулинарии, домашнему мастерству или организации личных финансов. Креативные идеи: Художники, писатели и другие творческие личности могут использовать сервис для генерации идей и вдохновения. Технические консультации: Полезен для получения информации о программировании, инженерии и других технических областях. Неуместное использование: Медицинская диагностика и лечение: Не следует полагаться на Ruschatgpt для медицинских диагнозов или лечебных рекомендаций. Юридические консультации: Сервис не может заменить профессионального юриста для консультаций по правовым вопросам. Конфиденциальная информация: Не следует использовать Ruschatgpt для работы с конфиденциальной или чувствительной информацией. Критические решения: Не рекомендуется полагаться на сервис при принятии решений, связанных с безопасностью, финансами или важными жизненными изменениями. При возникновении вопросов, пишите нам на [email protected]. Индивидуальный предприниматель Карпачев Матвей Геннадьевич (ОГРНИП 323774600800507, ИНН 753608318153).
Обратная связь с администрацией проекта
Обратная связь
Форма репорта неправомерного контента.
Форма репорта

Хотите задать любой вопрос нейросети?

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет