Para dar una explicación tan sencilla de MapReduce te has tenido que pelear mucho con el, gracias por el aporte y la estupenda explicaron. (llevaba 5 vídeos intentando saber que era...)
Muchas felicidades¡¡¡ es un gran video para entender las bases de MapReduce. Tengo la duda, de algun curso de hadoop desde 0 (desde instalación de ser posible), mi duda es si conoce alguno. Agradezco su ayuda de antemano.
Gran video. Me ha aclarado bastantes dudas que tenia. Solo una dudilla, ¿como se tratarian en los diferentes nodos las frases? Es decir, se reparte el trabajo dando una frase a cada nodo del cluster o se ejecuntan todos las frases en todos los nodos (evitando pobremas en las desconexiones). Muchas gracias de antemano, un saludo.
Hey, Ivan. Si te refieres a la etapa de Map, cada servidor recibe diferentes líneas del archivo (frases únicas), no se repiten entre si. Eso sí, si alguno falla, su trabajo se envía a otro.
Excelente explicación. Solo una consulta comentaste que no se usa cuando trabajamos con sistemas en tiempo real debido a que mapreduce trabaja con datos almacenados en un repositorio. Entonces ¿como hacemos en el caso que trabajemos con sistemas de tiempo real? Que usamos? y a demás en sistemas de tiempo real no existen repositorios de datos?
![WTF is MapReduce?? [Batch Processing] | Systems Design Interview 0 to 1 with Ex-Google SWE](/img/n.gif)
Corrección: en el minuto 6:26 digo "ordenar", en realidad debería ser "agrupar ". El shuffler agrupa la salida del mapper.
Muchas gracias por las explicaciones. Al fin después de varios vídeos consegí entender en que consiste.
Este vídeo es el único que ha sido capaz de hacerme entender como funciona MapReduce, el ejemplo super facil de entender
¡Me alegra que te haya servido!
Fácil de entender y directo al grano. Gracias.
¡Espero te haya servido!
Felicidades por este contenido tan claro. Muchas gracias por compartir este trabajo tan bien realizado.
Muy ilustrativo. Claro y conciso, muchas gracias.
Excelente explicación, muchas gracias :)
Me encanta tu fluidez
Muchas gracias
Me gusto la explicación, muy fácil de entender!!
Hola, muchas gracias.
Gracias por el video!!
A la orden
Gracias por el video, me fue útil para introducirme en este tema de MapReduce.
Para dar una explicación tan sencilla de MapReduce te has tenido que pelear mucho con el, gracias por el aporte y la estupenda explicaron. (llevaba 5 vídeos intentando saber que era...)
muy buena explicación!!
3 horas de clase en la universidad resumidas en 8 minutos. Gracias :D
Muchas felicidades¡¡¡ es un gran video para entender las bases de MapReduce.
Tengo la duda, de algun curso de hadoop desde 0 (desde instalación de ser posible), mi duda es si conoce alguno.
Agradezco su ayuda de antemano.
Excelente como siempre :)
Jhon David Chonta Espinoza gracias, que bueno que te gustó.
Gracias :D
6:31 que significa en shuffle los 1,1 repetidos en una misma palabras no le entendi si es el renglon no tendria que ser diferente ?
Gran video. Me ha aclarado bastantes dudas que tenia.
Solo una dudilla, ¿como se tratarian en los diferentes nodos las frases? Es decir, se reparte el trabajo dando una frase a cada nodo del cluster o se ejecuntan todos las frases en todos los nodos (evitando pobremas en las desconexiones). Muchas gracias de antemano, un saludo.
Hey, Ivan. Si te refieres a la etapa de Map, cada servidor recibe diferentes líneas del archivo (frases únicas), no se repiten entre si. Eso sí, si alguno falla, su trabajo se envía a otro.
Excelente explicación. Solo una consulta comentaste que no se usa cuando trabajamos con sistemas en tiempo real debido a que mapreduce trabaja con datos almacenados en un repositorio. Entonces ¿como hacemos en el caso que trabajemos con sistemas de tiempo real? Que usamos? y a demás en sistemas de tiempo real no existen repositorios de datos?
Una alternativa "natural" sería usar Apache Spark: spark.apache.org/streaming/
Tengo planeado hacer un video sobre esta herramienta también.
ME HA GUSTADO|
Creo que Hadoop fue desarrollada por Yahoo! no?
¿Qué es el modelo de programación MapReduce?
amigo... hable mas lento y module
Anotado.
esta mal hecho el ejemplo del map, solo el reduce esta bien