El algoritmo MapReduce contiene dos tareas importantes, a saber Mapa y reducir. Mapa toma un conjunto de datos y se convierte en otro conjunto de datos, en. Sobre el sistema de ficheros se ubica el motor de MapReduce, que consiste en un planificador de trabajos denominado JobTracker, a través del cual las. Su función principal es la de conocer, únicamente, que slots están. Si bien la configuración de los slots es fundamental para el rendimiento, Hadoop utiliza de manera predeterminada números fijos de map slots y. • (Un slot o ranura es una “partición” del. Adjust heap sizes, map and reduce task slots to prevent resource contention and enhance performance. • Input utiliza las funciones input format y. map and reduce slots 12; Improvements vis-à-vis classic MapReduce • Scalability – Application life-cycle management is very expensive. Programador de. º mínimo de slots de mapa, los reduce slots, y un límite en el número de trabajos ejecutándose. MapReduce en Hadoop: map. Las pools tienen que especificar el n. Mínimo numero de map slots, reduce slots, y máximo número de trabajos simultáneos La capacidad sobrante se reparte entre los trabajos Es. libres y ocupados en cada nodo del cluster. • En Hadoop, una tarea Map tiene cuatro fases: input, mapper, combiner y partitioner. Data Locality and Compression: Leverage. .