Mapreduce en Big Data: descripción general, funcionalidad e importancia

¿Qué es Big Data?

Big Data es la recopilación integral de grandes cantidades de datos que no se pueden procesar con la ayuda de los métodos informáticos tradicionales. El análisis de big data se refiere a la utilización de métodos como el análisis del comportamiento del usuario, el análisis predictivo u otros análisis avanzados que se ocupan de manera efectiva de los big data. El análisis de big data se utiliza para extraer información de grandes conjuntos de datos de forma sistemática.

Con el avance de la tecnología, nuestras vidas impulsadas digitalmente dependen principalmente de grandes conjuntos de datos en varios campos. Los datos están en todas partes, desde dispositivos digitales como teléfonos móviles hasta sistemas informáticos, y son un recurso vital para las grandes organizaciones y empresas. Se basan en grandes conjuntos de datos sin procesar, que se encuentran bajo el paraguas de big data.

Por lo tanto, la recolección, estudio, análisis y extracción de información son integrales para el crecimiento de los negocios y otros fines en diversos sectores. El trabajo de los científicos de datos es procesar estos datos y presentarlos a la empresa para la previsión y la planificación empresarial.

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¿Qué es MapReduce?

MapReduce es un modelo de programación que juega un papel integral en el procesamiento de big data y grandes conjuntos de datos con la ayuda de un algoritmo paralelo distribuido en un clúster. Los programas MapReduce se pueden escribir en muchos lenguajes de programación como C++, Java, Ruby, Python, etc. La mayor ventaja de MapReduce es que hace que el procesamiento de datos sea fácil de escalar en numerosos nodos informáticos.

MapReduce y HDFS se utilizan principalmente para la gestión eficaz de big data. Se hace referencia a Hadoop como los fundamentos básicos de este sistema acoplado Mapreduce y HDFS conocido como el sistema HDFS-MapReduce. Por lo tanto, no hace falta decir que MapReduce es un componente integral del ecosistema Apache Hadoop. El marco de Mapreduce contribuye a la mejora del procesamiento de datos a un nivel masivo. Apache Hadoop consta de otros elementos que incluyen Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Pig e Yarn.

MapReduce ayuda a mejorar el procesamiento de datos con la ayuda de algoritmos paralelos y dispersos del ecosistema Hadoop. La aplicación de este modelo de programación en el comercio electrónico y las plataformas sociales ayuda a analizar la gran cantidad de datos recopilados de los usuarios en línea.

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¿Cómo funciona MapReduce?

El algoritmo MapReduce consta de dos tareas integrales, a saber, Map y Reduce. La tarea Map toma un conjunto de datos y procede a convertirlo en otro conjunto de datos, donde los elementos individuales se dividen en tuplas o pares clave-valor. La tarea Reducir toma la salida del Mapa como entrada y combina esas tuplas de datos o pares clave-valor en conjuntos de tuplas más pequeños. La tarea Reducir siempre se realiza después del trabajo de mapa.

A continuación se muestran las diversas fases de MapReduce: -

• Fase de entrada : en la fase de entrada, un lector de registros ayuda a traducir cada registro en el archivo de entrada y envía los datos analizados en forma de pares clave-valor al mapeador.
• Mapa: La función de mapa está definida por el usuario. Ayuda a procesar una serie de pares clave-valor y genera cero o múltiples pares clave-valor.
• Claves intermedias: los pares clave-valor generados por el mapeador se conocen como claves intermedias.
• Combinador : este tipo de reductor local ayuda a agrupar datos similares generados a partir de la fase del mapa en conjuntos identificables. Es una parte opcional del algoritmo MapReduce.
• Mezclar y ordenar: la tarea de Reducer comienza con este paso en el que descarga los pares clave-valor agrupados en la máquina, donde Reducer ya se está ejecutando. Los pares clave-valor se segregan por clave en una lista de datos más extensa. La lista de datos luego agrupa las claves equivalentes para iterar sus valores con facilidad en la tarea Reducer.
• Reducer : Reducer toma los datos emparejados clave-valor agrupados como entrada y luego ejecuta una función Reducer en cada uno de ellos. Aquí, los datos se pueden filtrar, agregar y combinar de muchas maneras. También necesita una amplia gama de procesamiento. Una vez que finaliza el proceso, da cero o múltiples pares clave-valor al paso final.
• Fase de salida: en esta fase, hay un formateador de salida que traduce los pares clave-valor finales de la función Reducer y los escribe en un archivo mediante un escritor de registros.

MapReduce ocurre en tres etapas: -

Etapa 1: La etapa del mapa

Etapa 2: La etapa aleatoria

Etapa 3: La etapa de reducción.

Ejemplos para ayudar a entender mejor las etapas. Aquí hay un ejemplo de un problema de Wordcount resuelto por Mapreduce a través de las etapas:-

Tenga en cuenta los siguientes datos de entrada: -

• Ana Karen Lola
• Clara Clara Lola
• Ana Clara Karen

1. Los datos anteriores se han segregado en tres divisiones de entrada.

• Ana Karen Lola
• Clara Clara Lola
• Ana Clara Karen

2. En la siguiente etapa, estos datos se introducen en la siguiente fase, que se conoce como la fase de mapeo.

Teniendo en cuenta la primera línea (Anna Karen Lola), obtenemos tres pares clave-valor: Anna, 1; Karen, 1; Lola, 1.

Encontrará el resultado en la fase de mapeo a continuación:-

• Ana,1
  karen,1
  Lola,1
• clara,1
  clara,1
  Lola,1
• Ana,1
  clara,1
  karen,1

3. Los datos mencionados anteriormente se introducen en la siguiente fase. Esta fase se denomina fase de clasificación y barajado. Los datos en esta fase se agrupan en claves únicas y se ordenan aún más. Encontrará el resultado de la fase de clasificación y barajado:

• Lola,(1,1)
• Karen(1,1)
• Ana(1,1)
• clara(1,1,1)

4. Los datos anteriores se introducen en la siguiente fase, que se conoce como la fase de reducción.

Todos los valores clave se agregan aquí y se cuenta el número de 1.

A continuación se muestra el resultado en la fase de reducción:

• Lola,2
• karen,2
• ana,2
• Clara,3

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¿Por qué elegir MapReduce?

Como modelo de programación para escribir aplicaciones, MapReduce es una de las mejores herramientas para procesar big data en paralelo en múltiples nodos. Otras ventajas de usar MapReduce son las siguientes:-

• Seguridad
• Escalabilidad
• Flexibilidad
• Económico
• Autenticación
• Modelo de programación simplificado
• Rápido y efectivo
• Disponibilidad
• Procesamiento en paralelo
• Resiliencia

Conclusión

Big Data es una parte muy importante de nuestras vidas ya que las corporaciones gigantes en las que prospera la economía se basan en dicho Big Data. Hoy en día, es una de las opciones de carrera más rentables por las que uno puede optar.

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