hive mapper与hive reducer区别

Hive中的Mapper和Reducer是两种不同类型的处理节点，它们在MapReduce计算框架中扮演着不同的角色

1. Mapper（映射器）： Mapper是MapReduce计算框架的第一个阶段。它的主要任务是读取输入数据（通常是文本文件），并对每一行数据进行分词、转换为键值对等操作。Mapper输出的键值对会根据键进行排序和分组，然后传递给Reducer进行处理。Mapper的主要目的是对输入数据进行预处理，为后续的Reducer计算提供基础。

2. Reducer（归约器）： Reducer是MapReduce计算框架的第二个阶段。它的主要任务是接收来自Mapper的键值对，并根据键对数据进行聚合、排序、计算等操作。Reducer可以处理大量的数据，并生成最终的结果集。Reducer的主要目的是对Mapper输出的数据进行进一步处理，以得到所需的结果。

总结一下，Mapper和Reducer在Hive中的主要区别如下：

1. 功能：Mapper负责数据的预处理，将输入数据转换为键值对；Reducer负责对Mapper输出的键值对进行进一步处理，生成最终结果。
2. 输入输出：Mapper的输入是原始数据，输出是键值对；Reducer的输入是Mapper输出的键值对，输出是最终结果。
3. 数据处理顺序：Mapper先对输入数据进行分词、转换等操作，然后将处理后的数据传递给Reducer；Reducer接收到Mapper的数据后，根据键进行聚合、排序等操作，生成最终结果。
4. 并行度：Mapper和Reducer都可以配置多个实例，以提高整体计算性能。Mapper的并行度取决于输入数据的大小和Mapper的数量，而Reducer的并行度取决于Mapper输出的键值对数量以及Reducer的数量。