MapReduce en Big Data: alcance profesional, aplicaciones y habilidades

Puede que no creas que cada día se envían más de 305 mil millones de correos electrónicos en todo el mundo. Hay más de 3.500 millones de consultas de búsqueda en Google todos los días. Esto nos dice que los humanos generan una gran cantidad de datos todos los días. Según las estadísticas, los seres humanos producen 2,5 quintillones de bytes de datos cada día. Imagine la gran cantidad de datos que las empresas necesitan almacenar, administrar y procesar de manera eficiente. Es una tarea titánica.

Por lo tanto, los científicos e ingenieros se enfocan en desarrollar nuevas plataformas, tecnologías y software para administrar de manera eficiente grandes cantidades de datos. Estas tecnologías también ayudan a las empresas a filtrar datos relevantes y utilizarlos para generar ingresos. Una de esas tecnologías es MapReduce en Big Data.

¿Qué es MapReduce?

MapReduce es un algoritmo o modelo de programación utilizado en el software Hadoop que es una plataforma para gestionar big data. Divide los clústeres de Big Data en el sistema de archivos Hadoop (HDFS) en conjuntos pequeños.

Como sugiere el nombre, el modelo MapReduce utiliza dos métodos: mapear y reducir. Todo el proceso se realiza en tres etapas; dividir, aplicar y combinar.

Durante el proceso de mapeo, el algoritmo divide los datos de entrada en segmentos más pequeños. Luego, los datos se asignan para realizar la acción requerida y crean pares clave-valor. En el siguiente paso, estos pares clave-valor se unen. Esto se conoce como fusión o combinación. Comúnmente se le llama la etapa de barajar. Estos pares clave-valor se ordenan reuniendo las entradas con el mismo conjunto de claves y eliminando los datos duplicados.

La siguiente es la etapa de reducción, en la que se recibe información de la etapa de fusión y clasificación. Durante este paso, diferentes conjuntos de datos se reducen y combinan en una sola salida. Es la etapa de resumen.

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¿Para qué sirve MapReduce en BigData?

Big Data está disponible tanto en forma estructurada como no estructurada. Si bien es más fácil para las empresas procesar datos estructurados, los datos no estructurados representan una preocupación para las empresas. Aquí es donde MapReduce en Big Data viene al rescate. Estos son algunos de los beneficios de MapReduce en el software Hadoop.

1. Convierte Big Data en forma útil

Big Data generalmente está disponible en forma cruda que debe convertirse o procesarse en información útil. Sin embargo, se vuelve casi imposible convertir Big data a través del software tradicional debido al gran volumen. MapReduce procesa Big data y lo convierte en pares clave-valor que agregan valor a negocios y empresas.

MapReduce es beneficioso para varios sectores. Por ejemplo, el uso de MapReduce en la industria médica ayudará a revisar grandes archivos y registros anteriores y procesar el historial médico de los pacientes. Por lo tanto, ahorra tiempo y ayuda al tratamiento temprano de los pacientes, especialmente en dolencias críticas. Del mismo modo, el sector del comercio electrónico ayuda a procesar datos esenciales, incluidos los pedidos de los clientes, los pagos, las existencias de inventario, etc.

2. Disminuye el riesgo

Big Data está disponible en todos los servidores conectados. Por lo tanto, incluso una pequeña brecha en la seguridad puede resultar en una gran pérdida para las empresas. Las empresas pueden evitar la pérdida de datos y las infracciones cibernéticas con varias capas de cifrado de datos. El algoritmo MapReduce disminuye las posibilidades de violaciones de datos. Dado que MapReduce es una tecnología paralela, realiza varias funciones simultáneamente y agrega una capa de seguridad porque se vuelve difícil rastrear todas las tareas realizadas en conjunto. Además, MapReduce convierte los datos en pares clave-valor que sirven como capa de cifrado.

3. Detecta datos duplicados

Uno de los beneficios significativos de MapReduce es la deduplicación de datos que identifica datos duplicados y redundantes y se deshace de ellos. El marcador MD5 en el algoritmo MapReduce encuentra datos duplicados en pares clave-valor y los elimina.

4. Rentable

Dado que Hadoop tiene una instalación de almacenamiento en la nube, es rentable para las empresas en comparación con otras plataformas en las que las empresas necesitan gastar en almacenamiento en la nube adicional. Hadoop. MapReduce divide grandes conjuntos de datos en partes pequeñas que son fáciles de almacenar.

¿Cuál es el alcance de la carrera de MapReduce en Big Data?

Se espera que la cantidad de datos producidos por humanos por día alcance los 463 exabytes para 2025. Por lo tanto, en los próximos años, es probable que el crecimiento del mercado de MapReduce crezca a una velocidad tremenda. Con el tiempo, esto aumentará la cantidad de oportunidades laborales en la industria de MapReduce.

Se espera que el tamaño del mercado de Hadoop aumente exponencialmente para 2026. En 2019, el tamaño del mercado de Hadoop fue de $26,74 mil millones. Se pronostica que el mercado crecerá a una CAGR del 37,5% para 2027 y alcanzará más de $340 millones.

Varios factores están contribuyendo al aumento exponencial de los servicios de Hadoop y MapReduce. El crecimiento de la competencia debido al creciente número de negocios y empresas es el factor impulsor. Incluso las pequeñas y medianas empresas del sector (PYMES) también están adoptando Hadoop. Además, el aumento de la inversión en el sector del análisis de datos es otro factor que impulsa el crecimiento de Hadoop y MapReduce.

Además, dado que Hadoop no se limita a un sector en particular, tiene la oportunidad de elegir el campo deseado. Puede ingresar a finanzas y banca, medios y entretenimiento, transporte, atención médica, energía y educación.

¡Veamos los roles más deseados en la industria de Hadoop!

1. Ingeniero de Big Data

Esta es una posición destacada en cualquier empresa. Los ingenieros de big data tienen que crear soluciones para empresas que puedan recopilar, procesar y analizar big data de manera eficaz. El salario promedio de un ingeniero de big data en India es de INR 8 lakhs por año.

2. Desarrollador Hadoop

El papel de un desarrollador de Hadoop es similar al de un desarrollador de software. La principal responsabilidad de un desarrollador de Hadoop es codificar o programar aplicaciones de Hadoop y escribir códigos para interactuar con MapReduce. Un desarrollador de Hadoop es responsable de construir y operar la aplicación y solucionar errores. Es esencial conocer Java, SQL, Linux y otros lenguajes de codificación. El salario base promedio de un desarrollador de Hadoop en India es INR 7,55,000.

3. Analista de grandes datos

Como su nombre indica, la descripción del trabajo de un analista de Big data es analizar los Big data y convertirlos en información útil para las empresas. Un analista de datos interpreta los datos para encontrar patrones. Las habilidades esenciales requeridas para convertirse en un analista de Big Data son la minería de datos y la auditoría de datos.

Un Analista de Big Data es uno de los perfiles mejor pagados en la India. El salario promedio de un analista de datos de nivel de entrada es de seis lakhs, mientras que un analista de Big data experimentado puede ganar hasta INR 1 millón por año.

4. Arquitecto de Big Data

Este trabajo incluye facilitar todo el proceso de Hadoop. El trabajo de un arquitecto de Big Data es supervisar la implementación de Hadoop. Planifica, diseña y presenta estrategias sobre cómo una organización puede escalar con la ayuda de Hadoop. El salario anual de un arquitecto de Big Data con experiencia en la India es de casi 20 lakhs por año.

¿Cómo puedes aprender las habilidades de MapReduce?

Con muchos puestos de trabajo en el mercado, la cantidad de personas que buscan trabajo en Hadoop también es alta. Por lo tanto, debe aprender habilidades relevantes para obtener una ventaja competitiva.

Las habilidades más deseadas para construir una carrera en MapReduce son el análisis de datos, Java, Python y Scala. Puede aprender las complejidades de Big Data, Hadoop Software y MapReduce siguiendo un curso certificado en Big Data.

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Conclusión

Hadoop es una de las carreras más codiciadas en la actualidad. Con la creciente producción de datos cada día que pasa, habrá muchas oportunidades de crecimiento disponibles en las áreas de Hadoop y MapReduce en los próximos años. Si está buscando un puesto desafiante y bien remunerado, puede considerar un trabajo en la industria de Hadoop. Para esto, necesitarás aprender varias habilidades que te darán una ventaja adicional.

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