MapReduce in Big Data: Karriereumfang, Anwendungen & Fähigkeiten

Sie glauben vielleicht nicht, dass jeden Tag mehr als 305 Milliarden E-Mails in die ganze Welt verschickt werden. Jeden Tag gibt es über 3,5 Milliarden Suchanfragen bei Google. Dies sagt uns, dass täglich eine große Menge an Daten von Menschen generiert wird. Laut Statistik produziert der Mensch täglich 2,5 Trillionen Datenbytes. Stellen Sie sich die großen Datenmengen vor, die Unternehmen effizient speichern, verwalten und verarbeiten müssen. Es ist eine Mammutaufgabe.

Daher konzentrieren sich Wissenschaftler und Ingenieure auf die Entwicklung neuer Plattformen, Technologien und Software, um große Datenmengen effizient zu verwalten. Diese Technologien helfen Unternehmen auch, relevante Daten zu filtern und für die Generierung von Einnahmen zu nutzen. Eine solche Technologie ist MapReduce in Big Data.

Was ist MapReduce?

MapReduce ist ein Algorithmus oder Programmiermodell, das in der Hadoop-Software verwendet wird, die eine Plattform zur Verwaltung von Big Data ist. Es teilt Big-Data-Cluster im Hadoop-Dateisystem (HDFS) in kleine Gruppen auf.

Wie der Name schon sagt, verwendet das MapReduce-Modell zwei Methoden – Map und Reduce. Der gesamte Prozess erfolgt in drei Stufen; Splitten, Auftragen und Kombinieren.

Während des Mapping-Prozesses unterteilt der Algorithmus die Eingabedaten in kleinere Segmente. Dann werden die Daten zugeordnet, um die erforderliche Aktion auszuführen, und es werden Schlüssel-Wert-Paare erstellt. Im nächsten Schritt werden diese Schlüssel-Wert-Paare zusammengeführt. Dies wird als Zusammenführen oder Kombinieren bezeichnet. Es wird allgemein als das Shuffling-Stadium bezeichnet. Diese Schlüssel-Wert-Paare werden sortiert, indem Eingaben mit demselben Schlüsselsatz zusammengeführt und doppelte Daten entfernt werden.

Als nächstes folgt die Reduktionsstufe, in der Eingaben von der Zusammenführungs- und Sortierstufe empfangen werden. Während dieses Schritts werden verschiedene Datensätze reduziert und zu einer einzigen Ausgabe kombiniert. Es ist die Zusammenfassungsphase.

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Wozu dient MapReduce in BigData?

Big Data liegt sowohl in strukturierter als auch in unstrukturierter Form vor. Während es für Unternehmen einfacher ist, strukturierte Daten zu verarbeiten, bereiten unstrukturierte Daten Unternehmen Sorgen. Hier kommt MapReduce in Big Data zur Hilfe. Hier sind einige der Vorteile von MapReduce in Hadoop-Software.

1. Wandelt Big Data in nützliche Form um

Big Data liegt in der Regel in Rohform vor, die in nützliche Informationen umgewandelt oder verarbeitet werden muss. Aufgrund des schieren Volumens wird es jedoch nahezu unmöglich, Big Data mit herkömmlicher Software zu konvertieren. MapReduce verarbeitet Big Data und wandelt sie in Schlüssel-Wert-Paare um, die Unternehmen und Unternehmen einen Mehrwert bieten.

MapReduce ist für verschiedene Branchen von Vorteil. Beispielsweise wird der Einsatz von MapReduce in der medizinischen Industrie dabei helfen, riesige Akten und frühere Aufzeichnungen zu durchsuchen und die Krankengeschichte der Patienten zu verarbeiten. Dadurch spart es Zeit und unterstützt die frühzeitige Behandlung von Patienten, insbesondere bei kritischen Erkrankungen. Ebenso hilft der E-Commerce-Sektor bei der Verarbeitung wesentlicher Daten, einschließlich Kundenbestellungen, Zahlungen, Lagerbestände usw.

2. Verringert das Risiko

Big Data ist über verbundene Server verfügbar. Daher kann selbst eine geringfügige Sicherheitsverletzung zu einem großen Verlust für Unternehmen führen. Unternehmen können Datenverlust und Cyberangriffe mit mehreren Ebenen der Datenverschlüsselung verhindern. Der MapReduce-Algorithmus verringert die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen. Da es sich bei MapReduce um eine parallele Technologie handelt, führt sie mehrere Funktionen gleichzeitig aus und fügt eine Sicherheitsebene hinzu, da es schwierig wird, alle gemeinsam ausgeführten Aufgaben zu verfolgen. Außerdem konvertiert MapReduce Daten in Schlüssel-Wert-Paare, die als Verschlüsselungsebene dienen.

3. Erkennt doppelte Daten

Einer der wesentlichen Vorteile von MapReduce ist die Deduplizierung von Daten, wodurch doppelte und redundante Daten identifiziert und entfernt werden. Der MD5-Marker im MapReduce-Algorithmus findet doppelte Daten in Schlüssel-Wert-Paaren und eliminiert sie.

4. Kostengünstig

Da Hadoop über eine Cloud-Speichereinrichtung verfügt, ist es für Unternehmen im Vergleich zu anderen Plattformen, bei denen Unternehmen für zusätzlichen Cloud-Speicher ausgeben müssen, kostengünstig. Hadoop. MapReduce zerlegt große Datensätze und in kleine Teile, die einfach zu speichern sind.

Was ist der Karriereumfang von MapReduce in Big Data?

Es wird erwartet, dass die von Menschen pro Tag produzierte Datenmenge bis 2025 463 Exabyte erreichen wird. Daher wird das Marktwachstum von MapReduce in den nächsten Jahren wahrscheinlich mit enormer Geschwindigkeit wachsen. Dies wird letztendlich die Zahl der Beschäftigungsmöglichkeiten in der MapReduce-Branche erhöhen.

Die Marktgröße von Hadoop wird voraussichtlich bis 2026 exponentiell zunehmen. Im Jahr 2019 betrug die Marktgröße von Hadoop 26,74 Milliarden US-Dollar. Es wird vorhergesagt, dass der Markt bis 2027 mit einer CAGR von 37,5 % wachsen und über 340 Millionen US-Dollar erreichen wird.

Verschiedene Faktoren tragen zum exponentiellen Aufstieg von Hadoop- und MapReduce-Diensten bei. Treibender Faktor ist der zunehmende Wettbewerb durch die steigende Zahl von Betrieben und Betrieben. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) setzen Hadoop ein. Darüber hinaus sind steigende Investitionen im Bereich Datenanalyse ein weiterer Faktor, der das Wachstum von Hadoop und MapReduce vorantreibt.

Da Hadoop nicht auf einen bestimmten Sektor beschränkt ist, haben Sie außerdem die Möglichkeit, Ihren gewünschten Bereich auszuwählen. Sie können in die Bereiche Finanzen und Bankwesen, Medien und Unterhaltung, Transportwesen, Gesundheitswesen, Energie und Bildung einsteigen.

Lassen Sie uns die begehrtesten Rollen in der Hadoop-Branche sehen!

1. Big-Data-Ingenieur

Dies ist eine herausragende Position in jedem Unternehmen. Big-Data-Ingenieure müssen Lösungen für Unternehmen entwickeln, die Big Data effektiv erfassen, verarbeiten und analysieren können. Das durchschnittliche Gehalt eines Big-Data-Ingenieurs in Indien beträgt 8 Lakhs INR pro Jahr.

2. Hadoop-Entwickler

Die Rolle eines Hadoop-Entwicklers ähnelt der eines Softwareentwicklers. Die Hauptverantwortung eines Hadoop-Entwicklers besteht darin, Hadoop-Anwendungen zu codieren oder zu programmieren und Codes für die Interaktion mit MapReduce zu schreiben. Ein Hadoop-Entwickler ist für die Erstellung und den Betrieb der Anwendung und die Fehlerbehebung verantwortlich. Es ist wichtig, Java, SQL, Linux und andere Programmiersprachen zu kennen. Das durchschnittliche Grundgehalt eines Hadoop-Entwicklers in Indien beträgt INR 7.55.000.

3. Big-Data-Analyst

Wie der Name schon sagt, besteht die Aufgabenbeschreibung eines Big-Data-Analysten darin, Big Data zu analysieren und in nützliche Informationen für Unternehmen umzuwandeln. Ein Datenanalyst interpretiert die Daten, um Muster zu finden. Die wesentlichen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein Big-Data-Analyst zu werden, sind Data Mining und Data Auditing.

Ein Big Data Analyst ist eines der bestbezahlten Profile in Indien. Das Durchschnittsgehalt eines Datenanalysten auf Einstiegsebene beträgt sechs Lakhs, während ein erfahrener Big-Data-Analyst bis zu 1 Million INR pro Jahr verdienen kann.

4. Big-Data-Architekt

Dieser Job umfasst die Erleichterung des gesamten Hadoop-Prozesses. Die Aufgabe eines Big-Data-Architekten besteht darin, die Hadoop-Bereitstellung zu überwachen. Er plant, entwirft und entwickelt Strategien, wie eine Organisation mithilfe von Hadoop skalieren kann. Das Jahresgehalt eines erfahrenen Big-Data-Architekten in Indien beträgt fast 20 Lakhs pro Jahr.

Wie können Sie MapReduce-Fähigkeiten erlernen?

Mit vielen Jobs auf dem Markt ist auch die Zahl der Arbeitssuchenden in Hadoop hoch. Daher müssen Sie relevante Fähigkeiten erlernen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Die gefragtesten Fähigkeiten, um eine Karriere bei MapReduce aufzubauen , sind Datenanalyse, Java, Python und Scala. Sie können die Feinheiten von Big Data, Hadoop-Software und MapReduce erlernen, indem Sie einen Zertifikatskurs in Big Data absolvieren.

Das Advanced Certificate Program in Big Data von upGrad hilft Ihnen, in Echtzeit etwas über Datenverarbeitung und -speicherung, MapReduce, Cloud-Verarbeitung und mehr zu lernen. Dieses Programm eignet sich am besten für Berufstätige, die ihre Karriere in Big Data ändern oder ihre Wachstumsfähigkeiten verbessern möchten. upGrad bietet allen Lernenden auch Karriereunterstützung wie Scheininterviews und Jobangelegenheiten.

Fazit

Hadoop ist heute eine der begehrtesten Karrieren. Mit der täglich steigenden Datenproduktion werden sich in den nächsten Jahren viele Wachstumsmöglichkeiten im Hadoop- und MapReduce-Bereich bieten. Wenn Sie nach einer herausfordernden und hochbezahlten Rolle suchen, können Sie eine Stelle in der Hadoop-Branche in Betracht ziehen. Dazu müssen Sie verschiedene Fähigkeiten erlernen, die Ihnen einen zusätzlichen Vorteil verschaffen.

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