ビッグデータでのMapreduce：概要、機能性、重要性

ビッグデータとは？

ビッグデータは、従来のコンピューティング手法では処理できない膨大な量のデータの包括的なコレクションです。 ビッグデータ分析とは、ユーザー行動分析、予測分析、またはビッグデータを効果的に処理するその他のさまざまな高度な分析などの方法を利用することを指します。 ビッグデータ分析は、大規模なデータセットから体系的に情報を抽出するために使用されます。

テクノロジーの進歩に伴い、私たちのデジタル主導の生活は、主にさまざまな分野の大規模なデータセットに依存しています。 データは、携帯電話などのデジタルデバイスからコンピューターシステムまで、いたるところにあり、大規模な組織や企業にとって不可欠なリソースです。 それらは、ビッグデータの傘下にある未処理のデータの大規模なセットに依存しています。

したがって、収集、調査、分析、および情報抽出は、さまざまなセクターでのビジネスの成長やその他の目的に不可欠です。 データサイエンティストの仕事は、このデータを処理し、予測と事業計画のために会社に提示することです。

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MapReduceとは何ですか？

MapReduceは、クラスター上の並列分散アルゴリズムの助けを借りて、ビッグデータと大規模なデータセットの処理に不可欠な役割を果たすプログラミングモデルです。 MapReduceプログラムは、C ++、Java、Ruby、Pythonなどの多くのプログラミング言語で記述できます。MapReduceの最大の利点は、データ処理を多数のコンピューターノードに簡単に拡張できることです。

MapReduceとHDFSは、主にビッグデータの効果的な管理に使用されます。 Hadoopは、HDFS-MapReduceシステムとして知られるこの結合されたMapreduceとHDFSシステムの基本的な基礎と呼ばれます。 したがって、MapReduceがApacheHadoopエコシステムの不可欠なコンポーネントであることは言うまでもありません。 Mapreduceのフレームワークは、大規模なレベルでのデータ処理の強化に貢献します。 Apache Hadoopは、Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）、Apache Pig、Yarnなどの他の要素で構成されています。

MapReduceは、Hadoopエコシステムの分散並列アルゴリズムの助けを借りてデータ処理を強化するのに役立ちます。 このプログラミングモデルをeコマースおよびソーシャルプラットフォームに適用すると、オンラインユーザーから収集された膨大なデータを分析するのに役立ちます。

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MapReduceはどのように機能しますか？

MapReduceアルゴリズムは、MapとReduceという2つの不可欠なタスクで構成されています。 マップタスクはデータセットを取得し、それを別のデータセットに変換します。そこでは、個々の要素がタプルまたはキーと値のペアに分割されます。 削減タスクは、マップからの出力を入力として受け取り、それらのデータタプルまたはキーと値のペアをより小さなタプルセットに結合します。 削減タスクは、常にマップジョブの後に実行されます。

以下は、MapReduceのさまざまなフェーズです。-

• 入力フェーズ：入力フェーズでは、レコードリーダーは、入力ファイル内の各レコードを変換し、解析されたデータをキーと値のペアの形式でマッパーに送信するのに役立ちます。
• マップ：マップ関数はユーザー定義です。 これは、一連のキーと値のペアを処理し、ゼロまたは複数のキーと値のペアを生成するのに役立ちます。
• 中間キー：マッパーによって生成されたキーと値のペアは、中間キーと呼ばれます。
• コンバイナー：この種のローカルレデューサーは、マップフェーズから生成された同様のデータを識別可能なセットにグループ化するのに役立ちます。 これは、MapReduceアルゴリズムのオプション部分です。
• シャッフルと並べ替え： Reducerタスクは、グループ化されたキーと値のペアを、Reducerが既に実行されているマシンにダウンロードするこのステップから始まります。 キーと値のペアは、キーによってより広範なデータリストに分離されます。 次に、データリストは同等のキーをグループ化して、Reducerタスクでそれらの値を簡単に反復します。
• レデューサー：レデューサーは、入力としてグループ化されたキーと値のペアのデータを取得し、それらすべてに対してレデューサー関数を実行します。 ここでは、データをさまざまな方法でフィルタリング、集約、および組み合わせることができます。 また、幅広い処理が必要です。 プロセスが終了すると、最終ステップにゼロまたは複数のキーと値のペアが与えられます。
• 出力フェーズ：このフェーズには、Reducer関数からの最終的なキーと値のペアを変換し、レコードライターを使用してファイルに書き込む出力フォーマッターがあります。

MapReduceは次の3つの段階で発生します：-

ステージ1：マップステージ

ステージ2：シャッフルステージ

ステージ3：リデュースステージ。

ステージをよりよく理解するのに役立つ例。 以下は、Mapreduceによって段階的に解決された単語数の問題の例です。-

以下の入力データを考慮に入れてください：-

• アンナカレンローラ
• クララクララローラ
• アンナクララカレン

1. 上記のデータは、3つの入力分割に分けられています。

• アンナカレンローラ
• クララクララローラ
• アンナクララカレン

2. 次の段階では、このデータはマッピング段階と呼ばれる次の段階に送られます。

最初の行（Anna Karen Lola）を考慮すると、3つのキーと値のペアが得られます– Anna、1; カレン、1; ローラ、1。

以下のマッピングフェーズで結果を確認できます。-

• アンナ、1
  カレン、1
  ローラ、1
• クララ、1
  クララ、1
  ローラ、1
• アンナ、1
  クララ、1
  カレン、1

3. 上記のデータは、次のフェーズに送られます。 このフェーズは、並べ替えおよびシャッフルフェーズと呼ばれます。 このフェーズのデータ​​は一意のキーにグループ化され、さらに並べ替えられます。 並べ替えとシャッフルのフェーズの結果が表示されます。

• ローラ、（1,1）
• カレン（1,1）
• アンナ（1,1）
• クララ（1,1,1）

4. 上記のデータは、次のフェーズに送られます。これは、削減フェーズと呼ばれます。

すべてのキー値がここに集約され、1の数がカウントされます。

以下は、reduceフェーズの結果です。

• ローラ、2
• カレン、2
• アンナ、2
• クララ、3

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MapReduceを選択する理由

アプリケーションを作成するためのプログラミングモデルとして、MapReduceは、複数のノードでビッグデータを並列処理するための最良のツールの1つです。 MapReduceを使用するその他の利点は次のとおりです。-

• 安全
• スケーラビリティ
• 柔軟性
• 予算にやさしい
• 認証
• 簡略化されたプログラミングモデル
• 速くて効果的
• 可用性
• 並列処理
• レジリエンス

結論

経済が繁栄している巨大企業はビッグデータに依存しているため、ビッグデータは私たちの生活の非常に重要な部分です。 今日、それは人が選ぶことができる最も有益なキャリアの選択肢の1つです。

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