Mapreduce in Big Data: Überblick, Funktionsweise & Bedeutung

Was ist Big Data?

Big Data ist die umfassende Sammlung riesiger Datenmengen, die mit Hilfe herkömmlicher Rechenmethoden nicht verarbeitet werden können. Die Big-Data-Analyse bezieht sich auf die Verwendung von Methoden wie der Analyse des Benutzerverhaltens, der prädiktiven Analyse oder verschiedener anderer fortschrittlicher Analysen, die sich effektiv mit Big Data befassen. Die Big-Data-Analyse wird verwendet, um systematisch Informationen aus großen Datensätzen zu extrahieren.

Mit dem technologischen Fortschritt hängt unser digital gesteuertes Leben in erster Linie von großen Datensätzen in verschiedenen Bereichen ab. Daten sind überall, von digitalen Geräten wie Mobiltelefonen bis hin zu Computersystemen, und sind eine lebenswichtige Ressource für große Organisationen und Unternehmen. Sie stützen sich auf große Mengen unverarbeiteter Daten, die unter den Begriff Big Data fallen.

Daher sind das Sammeln, Studieren, Analysieren und Extrahieren von Informationen für das Wachstum von Unternehmen und andere Zwecke in verschiedenen Sektoren von wesentlicher Bedeutung. Die Aufgabe von Datenwissenschaftlern besteht darin, diese Daten zu verarbeiten und sie dem Unternehmen für Prognosen und Geschäftsplanungen bereitzustellen.

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Was ist MapReduce?

MapReduce ist ein Programmiermodell, das eine wesentliche Rolle bei der Verarbeitung von Big Data und großen Datensätzen mit Hilfe eines parallelen, verteilten Algorithmus auf einem Cluster spielt. MapReduce-Programme können in vielen Programmiersprachen wie C++, Java, Ruby, Python usw. geschrieben werden. Der größte Vorteil von MapReduce besteht darin, dass die Datenverarbeitung einfach über zahlreiche Computerknoten skaliert werden kann.

MapReduce und HDFS werden hauptsächlich für das effektive Management von Big Data verwendet. Hadoop wird als die grundlegenden Grundlagen dieses gekoppelten Mapreduce- und HDFS-Systems bezeichnet, das als HDFS-MapReduce-System bekannt ist. Daher ist es unnötig zu erwähnen, dass MapReduce ein integraler Bestandteil des Apache Hadoop-Ökosystems ist. Das Framework von Mapreduce trägt massiv zur Verbesserung der Datenverarbeitung bei. Apache Hadoop besteht aus anderen Elementen, darunter Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Pig und Yarn.

MapReduce hilft, die Datenverarbeitung mit Hilfe verteilter und paralleler Algorithmen des Hadoop-Ökosystems zu verbessern. Die Anwendung dieses Programmiermodells in E-Commerce und sozialen Plattformen hilft bei der Analyse der riesigen Datenmengen, die von Online-Benutzern gesammelt werden.

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Wie funktioniert MapReduce?

Der MapReduce-Algorithmus besteht aus zwei integralen Aufgaben, nämlich Map und Reduce. Die Map-Aufgabe nimmt ein Dataset und konvertiert es in ein anderes Dataset, in dem einzelne Elemente in Tupel oder Schlüssel-Wert-Paare aufgeteilt werden. Der Reduce-Task nimmt die Ausgabe der Karte als Eingabe und kombiniert diese Datentupel oder Schlüssel-Wert-Paare zu kleineren Tupelsätzen. Die Aufgabe „Reduce“ wird immer nach dem Map-Job ausgeführt.

Nachfolgend sind die verschiedenen Phasen von MapReduce aufgeführt:

• Eingabephase: In der Eingabephase hilft ein Datensatzleser dabei, jeden Datensatz in der Eingabedatei zu übersetzen und die geparsten Daten in Form von Schlüssel-Wert-Paaren an den Mapper zu senden .
• Karte: Die Kartenfunktion ist benutzerdefiniert. Es hilft, eine Reihe von Schlüssel-Wert-Paaren zu verarbeiten und null oder mehrere Schlüssel-Wert-Paare zu generieren.
• Zwischenschlüssel: Die vom Mapper generierten Schlüssel-Wert-Paare werden als Zwischenschlüssel bezeichnet.
• Kombinator : Diese Art von lokalem Reduzierer hilft, ähnliche Daten, die aus der Kartenphase generiert wurden, in identifizierbare Sätze zu gruppieren. Es ist ein optionaler Teil des MapReduce-Algorithmus.
• Mischen und sortieren: Der Reducer-Task beginnt mit diesem Schritt, in dem er die gruppierten Schlüssel-Wert-Paare in die Maschine herunterlädt, auf der der Reducer bereits ausgeführt wird. Die Schlüssel-Wert-Paare werden nach Schlüssel in eine umfangreichere Datenliste aufgeteilt. Die Datenliste gruppiert dann die äquivalenten Schlüssel zusammen, um ihre Werte mit Leichtigkeit in der Reducer-Aufgabe zu iterieren.
• Reducer : Der Reducer nimmt die gruppierten Schlüssel-Wert-Paardaten als Eingabe und führt dann eine Reducer-Funktion für jeden von ihnen aus. Hier können Daten auf vielfältige Weise gefiltert, aggregiert und kombiniert werden. Es braucht auch ein breites Spektrum an Verarbeitung. Sobald der Prozess abgeschlossen ist, werden dem letzten Schritt null oder mehrere Schlüssel-Wert-Paare übergeben.
• Ausgabephase : In dieser Phase gibt es einen Ausgabeformatierer, der die endgültigen Schlüssel-Wert-Paare aus der Reducer-Funktion übersetzt und sie mit einem Record Writer in eine Datei schreibt.

MapReduce erfolgt in drei Phasen:-

Phase 1: Die Kartenphase

Stufe 2: Die Shuffle-Stufe

Stufe 3: Die Reduktionsstufe.

Beispiele zum besseren Verständnis der Phasen. Hier ist ein Beispiel für ein Wordcount-Problem, das von Mapreduce in den folgenden Phasen gelöst wurde:-

Berücksichtigen Sie die folgenden Eingabedaten:-

• Anna Karen Lola
• Clara Clara Lola
• Anna Clara Karen

1. Die obigen Daten wurden in drei Input-Splits aufgeteilt.

• Anna Karen Lola
• Clara Clara Lola
• Anna Clara Karen

2. Im nächsten Schritt werden diese Daten in die nächste Phase eingespeist, die als Mapping-Phase bezeichnet wird.

Betrachtet man die erste Zeile (Anna Karen Lola), erhalten wir drei Schlüsselwertpaare – Anna, 1; Karen, 1; Lola, 1.

Das Ergebnis finden Sie in der Mapping-Phase unten:-

• Anna, 1
  Karin, 1
  Lola, 1
• Klara, 1
  Klara, 1
  Lola, 1
• Anna, 1
  Klara, 1
  Karin, 1

3. Die oben genannten Daten werden dann in die nächste Phase eingespeist. Diese Phase wird Sortier- und Mischphase genannt. Die Daten in dieser Phase werden in eindeutige Schlüssel gruppiert und weiter sortiert. Sie finden das Ergebnis der Sortier- und Mischphase:

• Lola,(1,1)
• Karin(1,1)
• Anna(1,1)
• Klara(1,1,1)

4. Die obigen Daten werden dann in die nächste Phase eingespeist, die als Reduktionsphase bezeichnet wird.

Hier werden alle Schlüsselwerte aggregiert und die Anzahl der Einsen gezählt.

Unten ist das Ergebnis in der Reduzierphase:

• Lola, 2
• Karin, 2
• Anna, 2
• Klara, 3

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Warum MapReduce wählen?

Als Programmiermodell zum Schreiben von Anwendungen ist MapReduce eines der besten Tools, um große Datenmengen parallel auf mehreren Knoten zu verarbeiten. Weitere Vorteile der Verwendung von MapReduce sind wie folgt:-

• Sicherheit
• Skalierbarkeit
• Flexibilität
• Budgetfreundlich
• Authentifizierung
• Vereinfachtes Programmiermodell
• Schnell und effektiv
• Verfügbarkeit
• Parallelverarbeitung
• Widerstandsfähigkeit

Fazit

Big Data ist ein sehr wichtiger Teil unseres Lebens, da riesige Unternehmen, auf denen die Wirtschaft floriert, auf Big Data angewiesen sind. Heute ist es eine der profitabelsten Karrieremöglichkeiten, für die man sich entscheiden kann.

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