MapReduce dans le Big Data : champ de carrière, applications et compétences

Vous ne pouvez pas croire que chaque jour plus de 305 milliards d' e-mails sont envoyés dans le monde entier. Il y a plus de 3,5 milliards de requêtes de recherche sur Google chaque jour. Cela nous indique qu'une grande quantité de données est générée chaque jour par les humains. Selon les statistiques, les êtres humains produisent 2,5 quintillions d'octets de données chaque jour. Imaginez les grandes quantités de données dont les entreprises ont besoin pour stocker, gérer et traiter efficacement. C'est une tâche colossale.

Par conséquent, les scientifiques et les ingénieurs se concentrent sur le développement de nouvelles plates-formes, technologies et logiciels pour gérer efficacement de grandes quantités de données. Ces technologies aident également les entreprises à filtrer les données pertinentes et à les utiliser pour générer des revenus. L'une de ces technologies est MapReduce dans le Big Data.

Qu'est-ce que MapReduce ?

MapReduce est un algorithme ou un modèle de programmation utilisé dans le logiciel Hadoop qui est une plate-forme pour gérer le Big Data. Il divise les clusters Big Data du système de fichiers Hadoop (HDFS) en petits ensembles.

Comme son nom l'indique, le modèle MapReduce utilise deux méthodes : mapper et réduire. L'ensemble du processus se fait en trois étapes; diviser, appliquer et combiner.

Pendant le processus de mappage, l'algorithme divise les données d'entrée en segments plus petits. Ensuite, les données sont mappées pour effectuer l'action requise et créer des paires clé-valeur. Dans l'étape suivante, ces paires clé-valeur sont réunies. C'est ce qu'on appelle la fusion ou la combinaison. On l'appelle communément l'étape de brassage. Ces paires clé-valeur sont triées en rassemblant les entrées avec le même ensemble de clés et en supprimant les données en double.

Vient ensuite l'étape de réduction, au cours de laquelle l'entrée est reçue de l'étape de fusion et de tri. Au cours de cette étape, différents ensembles de données sont réduits et combinés en une seule sortie. C'est l'étape de synthèse.

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A quoi sert MapReduce dans le BigData ?

Le Big Data est disponible à la fois sous forme structurée et non structurée. S'il est plus facile pour les entreprises de traiter des données structurées, les données non structurées posent problème aux entreprises. C'est là que MapReduce dans le Big Data vient à la rescousse. Voici quelques-uns des avantages de MapReduce dans le logiciel Hadoop.

1. Convertit le Big Data en une forme utile

Le Big Data est généralement disponible sous une forme brute qui doit être convertie ou transformée en informations utiles. Cependant, il devient presque impossible de convertir les données volumineuses via des logiciels traditionnels en raison du volume considérable. MapReduce traite le Big Data et le convertit en paires clé-valeur qui ajoutent de la valeur aux entreprises et aux entreprises.

MapReduce est bénéfique pour divers secteurs. Par exemple, l'utilisation de MapReduce dans l'industrie médicale aidera à parcourir d'énormes fichiers et dossiers antérieurs et à traiter les antécédents médicaux des patients. Ainsi, il fait gagner du temps et facilite le traitement précoce des patients, en particulier dans les affections critiques. De même, le secteur du eCommerce permet de traiter des données essentielles, notamment les commandes des clients, les paiements, les stocks d'inventaire, etc.

2. Diminue le risque

Le Big Data est disponible sur les serveurs connectés. Par conséquent, même une légère faille de sécurité peut entraîner une perte importante pour les entreprises. Les entreprises peuvent prévenir la perte de données et les cyber-violations grâce à plusieurs couches de cryptage des données. L'algorithme MapReduce réduit les risques de violation de données. MapReduce étant une technologie parallèle, elle réalise plusieurs fonctions simultanément et ajoute une couche de sécurité car il devient difficile de tracer toutes les tâches réalisées ensemble. En outre, MapReduce convertit les données en paires clé-valeur qui servent de couche de cryptage.

3. Détecte les données en double

L'un des avantages importants de MapReduce est la déduplication des données qui identifie les données en double et redondantes et s'en débarrasse. Le marqueur MD5 de l'algorithme MapReduce trouve les données en double dans les paires clé-valeur et les élimine.

4. Rentable

Étant donné que Hadoop dispose d'une installation de stockage en nuage, il est rentable pour les entreprises par rapport à d'autres plates-formes où les entreprises doivent dépenser pour un stockage en nuage supplémentaire. Hadoop. MapReduce décompose de grands ensembles de données et en petites parties faciles à stocker.

Quel est le périmètre de carrière de MapReduce dans le Big Data ?

On s'attend à ce que la quantité de données produites par les humains par jour atteigne 463 exaoctets d'ici 2025. Par conséquent, dans les prochaines années, la croissance du marché de MapReduce devrait croître à une vitesse fulgurante. Cela augmentera éventuellement le nombre d'opportunités d'emploi dans l'industrie MapReduce.

La taille du marché de Hadoop devrait augmenter de façon exponentielle d'ici 2026. En 2019, la taille du marché de Hadoop était de 26,74 milliards de dollars. Il est prévu que le marché croîtra à un TCAC de 37,5 % d'ici 2027 et atteindra plus de 340 millions de dollars.

Divers facteurs contribuent à l'essor exponentiel des services Hadoop et MapReduce. La croissance de la concurrence due au nombre croissant d'entreprises et d'entreprises en est le moteur. Même les petites et moyennes entreprises (PME) adoptent également Hadoop. En outre, l'augmentation des investissements dans le secteur de l'analyse de données est un autre facteur qui stimule la croissance de Hadoop et MapReduce.

De plus, comme Hadoop ne se limite pas à un secteur particulier, vous avez la possibilité de choisir le domaine souhaité. Vous pouvez entrer dans la finance et la banque, les médias et le divertissement, les transports, la santé, l'énergie et l'éducation.

Voyons les rôles les plus recherchés dans l'industrie Hadoop !

1. Ingénieur Big Data

Il s'agit d'un poste de premier plan dans toute entreprise. Les ingénieurs du Big Data doivent créer des solutions pour les entreprises capables de collecter, de traiter et d'analyser efficacement le Big Data. Le salaire moyen d'un ingénieur Big Data en Inde est de 8 lakhs INR par an.

2. Développeur Hadoop

Le rôle d'un développeur Hadoop est similaire à celui d'un développeur de logiciels. La principale responsabilité d'un développeur Hadoop est de coder ou de programmer des applications Hadoop et d'écrire des codes pour interagir avec MapReduce. Un développeur Hadoop est responsable de la création et de l'exploitation de l'application et du dépannage des erreurs. Il est essentiel de connaître Java, SQL, Linux et d'autres langages de codage. Le salaire de base moyen d'un développeur Hadoop en Inde est de 7 55 000 INR.

3. Analyste Big Data

Comme son nom l'indique, la description de poste d'un analyste Big data consiste à analyser les Big data et à les convertir en informations utiles pour les entreprises. Un analyste de données interprète les données pour trouver des modèles. Les compétences essentielles requises pour devenir analyste Big Data sont l'exploration de données et l'audit de données.

Un analyste Big Data est l'un des profils les mieux rémunérés en Inde. Le salaire moyen d'un analyste de données débutant est de six lakhs, alors qu'un analyste de Big Data expérimenté peut gagner jusqu'à 1 million INR par an.

4. Architecte Big Data

Ce travail comprend la facilitation de l'ensemble du processus Hadoop. Le travail d'un architecte Big Data consiste à superviser le déploiement de Hadoop. Il planifie, conçoit et propose des stratégies sur la façon dont une organisation peut évoluer avec l'aide de Hadoop. Le salaire annuel d'un architecte Big Data expérimenté en Inde est de près de 20 lakhs par an.

Comment pouvez-vous apprendre les compétences MapReduce ?

Avec de nombreux emplois sur le marché, le nombre de demandeurs d'emploi dans Hadoop est également élevé. Par conséquent, vous devez acquérir des compétences pertinentes pour acquérir un avantage concurrentiel.

Les compétences les plus recherchées pour faire carrière dans MapReduce sont l'analyse de données, Java, Python et Scala. Vous pouvez apprendre les subtilités du Big Data, du logiciel Hadoop et de MapReduce en suivant un cours de certificat en Big Data.

Le programme de certificat avancé upGrad en Big Data vous aide à acquérir un apprentissage en temps réel du traitement et de l'entreposage des données, de MapReduce, du traitement dans le cloud, etc. Ce programme est le mieux adapté aux professionnels en activité qui souhaitent changer de carrière dans le Big Data ou améliorer leurs compétences pour la croissance. upGrad offre également un soutien professionnel à tous les apprenants, comme des simulations d'entretiens et des affaires professionnelles.

Conclusion

Hadoop est l'une des carrières les plus convoitées aujourd'hui. Avec la production croissante de données chaque jour qui passe, de nombreuses opportunités de croissance seront disponibles dans les domaines Hadoop et MapReduce au cours des prochaines années. Si vous recherchez un poste stimulant et bien rémunéré, vous pouvez envisager un emploi dans l'industrie Hadoop. Pour cela, vous devrez acquérir diverses compétences qui vous donneront un avantage supplémentaire.

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