Mapreduce dans le Big Data : aperçu, fonctionnalité et importance

Qu'est-ce que le Big Data ?

Le Big Data est la collecte complète de vastes quantités de données qui ne peuvent pas être traitées à l'aide de méthodes informatiques traditionnelles. L'analyse des mégadonnées fait référence à l'utilisation de méthodes telles que l'analyse du comportement des utilisateurs, l'analyse prédictive ou diverses autres analyses avancées qui traitent efficacement les mégadonnées. L'analyse des mégadonnées est utilisée pour extraire systématiquement des informations de grands ensembles de données.

Avec les progrès de la technologie, nos vies axées sur le numérique dépendent principalement de grands ensembles de données dans divers domaines. Les données sont partout, des appareils numériques comme les téléphones portables aux systèmes informatiques et constituent une ressource vitale pour les grandes organisations et entreprises. Ils s'appuient sur de grands ensembles de données non traitées, qui relèvent du big data.

Par conséquent, la collecte, l'étude, l'analyse et l'extraction d'informations font partie intégrante de la croissance des entreprises et à d'autres fins dans divers secteurs. Le travail des scientifiques des données consiste à traiter ces données et à les présenter à l'entreprise à des fins de prévision et de planification commerciale.

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Qu'est-ce que MapReduce ?

MapReduce est un modèle de programmation qui joue un rôle essentiel dans le traitement de données volumineuses et de grands ensembles de données à l'aide d'un algorithme distribué parallèle sur un cluster. Les programmes MapReduce peuvent être écrits dans de nombreux langages de programmation tels que C++, Java, Ruby, Python, etc. Le plus grand avantage de MapReduce est qu'il facilite le traitement des données à l'échelle sur de nombreux nœuds informatiques.

MapReduce et HDFS sont principalement utilisés pour la gestion efficace du Big Data. Hadoop est considéré comme les principes fondamentaux de ce système couplé Mapreduce et HDFS connu sous le nom de système HDFS-MapReduce. Par conséquent, il est inutile de dire que MapReduce fait partie intégrante de l'écosystème Apache Hadoop. Le cadre de Mapreduce contribue à l'amélioration du traitement des données à un niveau massif. Apache Hadoop se compose d'autres éléments qui incluent Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Pig et Yarn.

MapReduce aide à améliorer le traitement des données à l'aide d'algorithmes dispersés et parallèles de l'écosystème Hadoop. L'application de ce modèle de programmation dans le commerce électronique et les plateformes sociales permet d'analyser les énormes données collectées auprès des utilisateurs en ligne.

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Comment fonctionne MapReduce ?

L'algorithme MapReduce se compose de deux tâches intégrales, à savoir Map et Reduce. La tâche Map prend un jeu de données et procède à sa conversion en un autre jeu de données, où les éléments individuels sont divisés en tuples ou paires clé-valeur. La tâche Reduce prend la sortie de Map comme entrée et combine ces tuples de données ou ces paires clé-valeur en ensembles de tuples plus petits. La tâche de réduction est toujours effectuée après le travail de carte.

Vous trouverez ci-dessous les différentes phases de MapReduce : -

• Phase d'entrée : dans la phase d'entrée, un lecteur d'enregistrement permet de traduire chaque enregistrement dans le fichier d'entrée et d'envoyer les données analysées sous la forme de paires clé-valeur au mappeur.
• Carte : la fonction de carte est définie par l'utilisateur. Il permet de traiter une série de paires clé-valeur et de générer zéro ou plusieurs paires clé-valeur.
• Clés intermédiaires : les paires clé-valeur générées par le mappeur sont appelées clés intermédiaires.
• Combiner : ce type de réducteur local permet de regrouper des données similaires générées à partir de la phase de carte en ensembles identifiables. C'est une partie facultative de l'algorithme MapReduce.
• Mélanger et trier : la tâche du réducteur commence par cette étape où elle télécharge les paires clé-valeur groupées dans la machine, où le réducteur est déjà en cours d'exécution. Les paires clé-valeur sont séparées par clé dans une liste de données plus complète. La liste de données regroupe ensuite les clés équivalentes pour itérer facilement leurs valeurs dans la tâche du réducteur.
• Réducteur : le réducteur prend les données paires clé-valeur regroupées en entrée, puis exécute une fonction de réducteur sur chacune d'entre elles. Ici, les données peuvent être filtrées, agrégées et combinées de plusieurs façons. Il a également besoin d'un large éventail de traitements. Une fois le processus terminé, il donne zéro ou plusieurs paires clé-valeur à l'étape finale.
• Phase de sortie : dans cette phase, un formateur de sortie traduit les paires clé-valeur finales de la fonction Reducer et les écrit dans un fichier à l'aide d'un enregistreur d'enregistrement.

MapReduce se déroule en trois étapes : -

Etape 1 : L'étape de la carte

Etape 2 : L'étape de shuffle

Etape 3 : L'étape de réduction.

Exemples pour mieux comprendre les étapes. Voici un exemple d'un problème Wordcount résolu par Mapreduce à travers les étapes : -

Tenez compte des données d'entrée ci-dessous : -

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

1. Les données ci-dessus ont été séparées en trois divisions d'entrée.

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

2. Dans l'étape suivante, ces données sont introduites dans la phase suivante, appelée phase de cartographie.

En considérant la première ligne (Anna Karen Lola), nous obtenons trois paires clé-valeur – Anna, 1 ; Karine, 1 ans ; Lola, 1.

Vous trouverez le résultat dans la phase de cartographie ci-dessous : -

• Anne, 1
  Karen, 1
  Lola,1
• Clara, 1
  Clara, 1
  Lola,1
• Anne, 1
  Clara, 1
  Karen, 1

3. Les données mentionnées ci-dessus sont ensuite introduites dans la phase suivante. Cette phase est appelée phase de tri et de brassage. Les données de cette phase sont regroupées en clés uniques et sont ensuite triées. Vous trouverez le résultat de la phase de tri et de brassage :

• Lola,(1,1)
• Karine(1,1)
• Anna(1,1)
• Claire(1,1,1)

4. Les données ci-dessus sont ensuite introduites dans la phase suivante, appelée phase de réduction.

Toutes les valeurs clés sont agrégées ici, et le nombre de 1 est compté.

Voici le résultat en phase de réduction :

• Lola, 2
• Karine, 2
• Anne, 2
• Clara, 3

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Pourquoi choisir MapReduce ?

En tant que modèle de programmation pour l'écriture d'applications, MapReduce est l'un des meilleurs outils pour traiter le Big Data en parallèle sur plusieurs nœuds. Les autres avantages de l'utilisation de MapReduce sont les suivants : -

• Sécurité
• Évolutivité
• Souplesse
• Économique
• Authentification
• Modèle de programmation simplifié
• Rapide et efficace
• Disponibilité
• Traitement parallèle
• Résilience

Conclusion

Le Big Data est une partie très importante de nos vies puisque les sociétés géantes sur lesquelles l'économie est florissante s'appuient sur ledit Big Data. Aujourd'hui, c'est l'un des choix de carrière les plus rentables pour lesquels on peut opter.

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