MapReduce في البيانات الضخمة: النطاق الوظيفي والتطبيقات والمهارات

قد لا تصدق أنه يتم إرسال أكثر من 305 مليار رسالة بريد إلكتروني يوميًا إلى جميع أنحاء العالم. هناك أكثر من 3.5 مليار استفسار بحث على Google كل يوم. يخبرنا هذا أن كمية كبيرة من البيانات يتم إنشاؤها بواسطة البشر كل يوم. وفقًا للإحصاءات ، ينتج البشر 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا. تخيل الأجزاء الكبيرة من البيانات التي تحتاجها الشركات لتخزينها وإدارتها ومعالجتها بكفاءة. إنها مهمة ضخمة.

لذلك ، يركز العلماء والمهندسون على تطوير منصات وتقنيات وبرامج جديدة لإدارة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة. تساعد هذه التقنيات أيضًا الشركات على تصفية البيانات ذات الصلة واستخدامها لتوليد الإيرادات. إحدى هذه التقنيات هي MapReduce في البيانات الضخمة.

ما هو MapReduce؟

MapReduce عبارة عن خوارزمية أو نموذج برمجة مستخدم في برنامج Hadoop وهو عبارة عن نظام أساسي لإدارة البيانات الضخمة. يقوم بتقسيم مجموعات البيانات الكبيرة في نظام ملفات Hadoop (HDFS) إلى مجموعات صغيرة.

كما يوحي الاسم ، يستخدم نموذج MapReduce طريقتين - تعيين وتقليل. تتم العملية برمتها على ثلاث مراحل ؛ التقسيم والتطبيق والجمع.

أثناء عملية التعيين ، تقسم الخوارزمية بيانات الإدخال إلى أجزاء أصغر. بعد ذلك ، يتم تعيين البيانات لتنفيذ الإجراء المطلوب وإنشاء أزواج مفتاح - قيمة. في الخطوة التالية ، يتم تجميع أزواج القيمة الرئيسية هذه معًا. يُعرف هذا بالدمج أو الدمج. يطلق عليه عادة مرحلة الخلط. يتم فرز أزواج المفاتيح والقيمة هذه من خلال الجمع بين المدخلات باستخدام نفس مجموعة المفاتيح وإزالة البيانات المكررة.

التالي هو مرحلة التخفيض ، حيث يتم استلام المدخلات من مرحلة الدمج والفرز. خلال هذه الخطوة ، يتم تقليل مجموعات مختلفة من البيانات ودمجها في إخراج واحد. إنها مرحلة الملخص.

إذا كنت مبتدئًا وترغب في اكتساب الخبرة في مجال البيانات الضخمة ، فاطلع على دوراتنا التدريبية حول البيانات الضخمة.

ما فائدة MapReduce في BigData؟

البيانات الضخمة متاحة في شكل منظم وغير منظم. في حين أنه من الأسهل على الشركات معالجة البيانات المنظمة ، فإن البيانات غير المهيكلة تشكل مصدر قلق للشركات. هذا هو المكان الذي يأتي فيه MapReduce في البيانات الضخمة للإنقاذ. فيما يلي بعض فوائد MapReduce في برنامج Hadoop.

1. يحول البيانات الضخمة إلى صيغة مفيدة

عادةً ما تكون البيانات الضخمة متاحة في شكل خام يحتاج إلى تحويلها أو معالجتها إلى معلومات مفيدة. ومع ذلك ، يكاد يكون من المستحيل تحويل البيانات الضخمة من خلال البرامج التقليدية بسبب الحجم الهائل. تعالج MapReduce البيانات الضخمة وتحولها إلى أزواج ذات قيمة أساسية تضيف قيمة إلى الشركات والشركات.

MapReduce مفيد لمختلف القطاعات. على سبيل المثال ، سيساعد استخدام MapReduce في الصناعة الطبية في استعراض الملفات الضخمة والسجلات السابقة ومعالجة التاريخ الطبي للمرضى. وبالتالي ، فإنه يوفر الوقت ويساعد في العلاج المبكر للمرضى ، وخاصة في الحالات الحرجة. وبالمثل ، يساعد قطاع التجارة الإلكترونية في معالجة البيانات الأساسية ، بما في ذلك طلبات العملاء والمدفوعات ومخزون المخزون وما إلى ذلك.

2. يقلل من المخاطر

البيانات الضخمة متاحة عبر الخوادم المتصلة. لذلك ، حتى الخرق الطفيف للأمن يمكن أن يؤدي إلى خسارة كبيرة للشركات. يمكن للشركات منع فقدان البيانات والانتهاكات السيبرانية من خلال عدة طبقات من تشفير البيانات. تعمل خوارزمية MapReduce على تقليل فرص اختراق البيانات. نظرًا لأن MapReduce هي تقنية موازية ، فإنها تؤدي العديد من الوظائف في وقت واحد وتضيف طبقة من الأمان لأنه يصبح من الصعب تتبع جميع المهام التي يتم تنفيذها معًا. أيضًا ، يحول MapReduce البيانات إلى أزواج ذات قيمة مفتاح تعمل كطبقة تشفير.

3. يكتشف البيانات المكررة

تتمثل إحدى الفوائد المهمة لبرنامج MapReduce في إلغاء البيانات المكررة التي تحدد البيانات المكررة والمكررة والتخلص منها. تقوم علامة MD5 في خوارزمية MapReduce بالعثور على البيانات المكررة في أزواج المفتاح والقيمة وإزالتها.

4. فعالة من حيث التكلفة

نظرًا لأن Hadoop لديه مرفق تخزين سحابي ، فهو فعال من حيث التكلفة للشركات مقارنة بالمنصات الأخرى حيث تحتاج الشركات إلى الإنفاق على مساحة تخزين سحابية إضافية. هادوب. يقسم MapReduce مجموعات البيانات الكبيرة إلى أجزاء صغيرة يسهل تخزينها.

ما هو النطاق الوظيفي لبرنامج MapReduce في البيانات الضخمة؟

من المتوقع أن تصل كمية البيانات التي ينتجها البشر يوميًا إلى 463 إكسابايت بحلول عام 2025. لذلك ، في السنوات القليلة المقبلة ، من المرجح أن ينمو نمو سوق MapReduce بسرعة هائلة. سيؤدي هذا في النهاية إلى زيادة عدد فرص العمل في صناعة MapReduce.

من المتوقع أن يزداد حجم سوق Hadoop بشكل كبير بحلول عام 2026. في عام 2019 ، بلغ حجم سوق Hadoop 26.74 مليار دولار. من المتوقع أن ينمو السوق بمعدل نمو سنوي مركب قدره 37.5٪ بحلول عام 2027 وسيصل إلى أكثر من 340 مليون دولار.

تساهم عوامل مختلفة في الارتفاع المتسارع لخدمات Hadoop و MapReduce. النمو في المنافسة بسبب العدد المتزايد من الأعمال والشركات هو العامل الدافع. حتى مؤسسات القطاع الصغيرة والمتوسطة (SMEs) تتبنى Hadoop أيضًا. بالإضافة إلى ذلك ، يعد الاستثمار المتزايد في قطاع تحليلات البيانات عاملاً آخر يدفع نمو Hadoop و MapReduce.

أيضًا ، نظرًا لأن Hadoop لا يقتصر على قطاع معين ، فإنك تحصل على فرصة لاختيار المجال الذي تريده. يمكنك الدخول في الشؤون المالية والمصرفية والإعلام والترفيه والنقل والرعاية الصحية والطاقة والتعليم.

دعونا نرى أكثر الأدوار المطلوبة في صناعة Hadoop!

1. مهندس البيانات الضخمة

هذا هو مكانة بارزة في أي شركة. يتعين على مهندسي البيانات الضخمة إنشاء حلول للشركات التي يمكنها جمع البيانات الضخمة ومعالجتها وتحليلها بشكل فعال. متوسط ​​الراتب لمهندس البيانات الضخمة في الهند هو INR 8 كهس سنويًا.

2. مطور Hadoop

يشبه دور مطور Hadoop دور مطور البرامج. المسؤولية الأولى لمطور Hadoop هي ترميز أو برمجة تطبيقات Hadoop وكتابة أكواد للتفاعل مع MapReduce. يعد مطور Hadoop مسؤولاً عن إنشاء التطبيق وتشغيله واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. من الضروري معرفة Java و SQL و Linux ولغات الترميز الأخرى. متوسط ​​الراتب الأساسي لمطور Hadoop في الهند هو 7،55،000 روبية هندية.

3. محلل البيانات الضخمة

كما يوحي الاسم ، فإن الوصف الوظيفي لمحلل البيانات الضخمة هو تحليل البيانات الضخمة وتحويلها إلى معلومات مفيدة للشركات. يفسر محلل البيانات البيانات للعثور على الأنماط. المهارات الأساسية المطلوبة لتصبح محلل بيانات كبيرة هي التنقيب عن البيانات ومراجعة البيانات.

يعد محلل البيانات الضخمة أحد أكثر الملفات الشخصية ربحًا في الهند. متوسط ​​الراتب لمحلل البيانات للمبتدئين هو ستة آلاف ، في حين يمكن لمحلل البيانات الكبيرة المتمرس أن يكسب ما يصل إلى مليون روبية هندية في السنة.

4. مهندس البيانات الضخمة

تتضمن هذه الوظيفة تسهيل عملية Hadoop بأكملها. تتمثل مهمة مهندس البيانات الضخمة في الإشراف على نشر Hadoop. يخطط ويصمم ويخرج باستراتيجيات حول كيف يمكن للمؤسسة أن تتوسع بمساعدة Hadoop. الراتب السنوي لمهندس بيانات كبير متمرس في الهند ما يقرب من 20 كهس سنويًا.

كيف يمكنك تعلم مهارات MapReduce؟

مع وجود الكثير من الوظائف في السوق ، فإن عدد الباحثين عن عمل في Hadoop مرتفع أيضًا. لذلك ، يجب أن تتعلم المهارات ذات الصلة لاكتساب ميزة تنافسية.

أكثر المهارات المطلوبة لبناء مستقبل مهني في MapReduce هي تحليلات البيانات و Java و Python و Scala. يمكنك تعلم تعقيدات البيانات الضخمة وبرامج Hadoop و MapReduce من خلال متابعة دورة تدريبية للحصول على شهادة في البيانات الضخمة.

يساعدك برنامج الشهادة المتقدمة في البيانات الضخمة من upGrad على اكتساب التعلم في الوقت الفعلي لمعالجة البيانات وتخزينها ، و MapReduce ، والمعالجة السحابية ، والمزيد. هذا البرنامج هو الأنسب للمهنيين العاملين الذين يرغبون في تبديل حياتهم المهنية في البيانات الضخمة أو تعزيز مهاراتهم من أجل النمو. تقدم upGrad أيضًا الدعم المهني لجميع المتعلمين مثل المقابلات الوهمية وشؤون العمل.

خاتمة

Hadoop هي واحدة من أكثر المهن المرغوبة اليوم. مع زيادة إنتاج البيانات مع مرور كل يوم ، ستتوفر الكثير من فرص النمو في منطقتي Hadoop و MapReduce في السنوات القليلة المقبلة. إذا كنت تبحث عن دور صعب ومرتفع الأجر ، فيمكنك التفكير في وظيفة في صناعة Hadoop. لهذا ، ستحتاج إلى تعلم مهارات مختلفة ستمنحك ميزة إضافية.

تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad.