Installation d'Hadoop
HDFS
MapReduce
Yarn
Détails de la leçon
Description de la leçon
A travers un exemple concret, cette leçon détaille le processus de découpe d'un fichier en plusieurs lignes à l'aide de la fonction split, ensuite la fonction map distribue ces lignes aux mapeurs pour compter les occurrences de chaque mot. Les mapeurs fonctionnant indépendamment les uns des autres permettent l'exécution parallèle des tâches.
Le processus commence par la découpe du fichier, chaque ligne étant envoyée à un mapeur distinct. Chaque mapeur comptabilise les occurrences de mots dans la ligne qui lui est assignée. Lorsqu'un mot comme « bus » apparaît deux fois dans une ligne, le mapeur le compte deux fois. Cela illustre l'avantage de la parallélisation puisque les tâches se réalisent indépendamment et simultanément.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont de comprendre le fonctionnement de la fonction split, d'apprendre à utiliser la fonction map pour le comptage de mots, et de saisir l'importance de l'exécution parallèle.
Prérequis pour cette leçon
Pour suivre cette vidéo, il est nécessaire d'avoir des connaissances de base en programmation et en algorithmes.
Métiers concernés
Les professionnels tels que les data scientists, les ingénieurs logiciels, et les analystes de données peuvent utiliser ces concepts dans leur travail quotidien.
Alternatives et ressources
En alternatives, on peut utiliser d'autres outils de manipulation de fichier et de données comme Hadoop pour le traitement des Big Data, ou des bibliothèques comme Pandas en Python.
Questions & Réponses
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