And there are two reducers, so it creates file for both the reducer and so the reducer one is responsible for w1 and w; whether the users two is for w3 and w4. And we do a word count on the thing, so there is a mapping function where this is done and there is a reducing function, where it is basically the function is for summation of this count for every word; w1. So, that is dividing this is what count problem into a MapReduce problem and last talk or last lecture we have shown that this can give parallel efficiency in the system.
രണ്ട് റിഡ്യൂസറുകളുണ്ട്, ഇത് റിഡ്യൂസറിനായി ഫയൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, റിഡ്യൂസർ ഒന്ന് w1, w എന്നിവയ്ക്ക് ഉത്തരവാദിയാണ്; ഉപയോക്താക്കൾ രണ്ട് w3, w4 എന്നിവയ്ക്കുള്ളതാണോ എന്ന്. നമ്മൾ ഒരു പദത്തിന്റെ എണ്ണം കണക്കാക്കുന്നു, ഇത് ചെയ്യുന്ന ഒരു മാപ്പിംഗ് ഫംഗ്ഷനുണ്ട്, ഒപ്പം കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷനുമുണ്ട്, ഇവിടെ അടിസ്ഥാനപരമായി ഫംഗ്ഷൻ എല്ലാ വാക്കുകൾക്കും ഈ എണ്ണം സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനാണ്; w1. അതിനാൽ, ഇത് ഇതിനെ വിഭജിക്കുന്നത് ഒരു മാപ്പ് റെഡ്യൂസ് പ്രശ് നമായി കണക്കാക്കുകയും അവസാനത്തെ പ്രസംഗം അല്ലെങ്കിൽ അവസാന പ്രഭാഷണത്തിൽ ഇത് സിസ്റ്റത്തിൽ പാരലൽ എഫിഷ്യൻസി നൽകുമെന്ന് നമ്മൾ കാണിക്കുകയും ചെയ്തു.