MapReduce dalam Big Data: Lingkup Karir, Aplikasi & Keterampilan

Anda mungkin tidak percaya bahwa setiap hari lebih dari 305 miliar email dikirim ke seluruh dunia. Ada lebih dari 3,5 miliar permintaan pencarian di Google setiap hari. Ini memberi tahu kita bahwa sejumlah besar data dihasilkan oleh manusia setiap hari. Menurut statistik, manusia menghasilkan 2,5 triliun byte data setiap hari. Bayangkan sejumlah besar data yang dibutuhkan perusahaan untuk disimpan, dikelola, dan diproses secara efisien. Ini adalah tugas raksasa.

Oleh karena itu, para ilmuwan dan insinyur fokus pada pengembangan platform, teknologi, dan perangkat lunak baru untuk mengelola data dalam jumlah besar secara efisien. Teknologi ini juga membantu perusahaan untuk menyaring data yang relevan dan menggunakannya untuk menghasilkan pendapatan. Salah satu teknologi tersebut adalah MapReduce dalam Big Data.

Apa itu MapReduce?

MapReduce adalah algoritma atau model pemrograman yang digunakan dalam perangkat lunak Hadoop yang merupakan platform untuk mengelola data besar. Ini membagi cluster data besar di Hadoop File System (HDFS) menjadi set kecil.

Seperti namanya, model MapReduce menggunakan dua metode – memetakan dan mengurangi. Seluruh proses dilakukan dalam tiga tahap; membelah, menerapkan dan menggabungkan.

Selama proses pemetaan, algoritma membagi data masukan menjadi segmen-segmen yang lebih kecil. Kemudian, data dipetakan untuk melakukan tindakan yang diperlukan dan membuat pasangan nilai kunci. Pada langkah berikutnya, pasangan nilai kunci ini disatukan. Ini dikenal sebagai penggabungan atau kombinasi. Ini biasa disebut tahap pengocokan. Pasangan nilai kunci ini diurutkan dengan menyatukan input dengan kumpulan kunci yang sama dan menghapus data duplikat.

Selanjutnya adalah tahap reduksi, dimana masukan diterima dari tahap penggabungan dan pengurutan. Selama langkah ini, kumpulan data yang berbeda direduksi dan digabungkan menjadi satu keluaran. Ini adalah tahap ringkasan.

Jika Anda seorang pemula dan ingin mendapatkan keahlian dalam big data, lihat kursus big data kami.

Apa gunanya MapReduce di BigData?

Big Data tersedia baik dalam bentuk terstruktur maupun tidak terstruktur. Meskipun lebih mudah bagi perusahaan untuk memproses data terstruktur, data tidak terstruktur menimbulkan kekhawatiran bagi perusahaan. Di sinilah MapReduce dalam Big Data datang untuk menyelamatkan. Berikut adalah beberapa manfaat dari MapReduce di perangkat lunak Hadoop.

1. Mengubah Data Besar Menjadi Bentuk yang Berguna

Big Data biasanya tersedia dalam bentuk mentah yang perlu diubah atau diproses menjadi informasi yang berguna. Namun, hampir tidak mungkin untuk mengonversi Big data melalui perangkat lunak tradisional karena volumenya yang sangat besar. MapReduce memproses data besar dan mengubahnya menjadi pasangan nilai kunci yang menambah nilai bagi bisnis dan perusahaan.

MapReduce bermanfaat untuk berbagai sektor. Misalnya, penggunaan MapReduce dalam industri medis akan membantu menelusuri file besar dan catatan sebelumnya serta memproses riwayat medis pasien. Dengan demikian, menghemat waktu dan membantu pengobatan dini pasien, terutama pada penyakit kritis. Demikian pula, sektor eCommerce membantu memproses data penting, termasuk pesanan pelanggan, pembayaran, stok inventaris, dll.

2. Mengurangi Risiko

Big Data tersedia di seluruh server yang terhubung. Oleh karena itu, bahkan sedikit pelanggaran keamanan dapat mengakibatkan kerugian besar bagi perusahaan. Perusahaan dapat mencegah kehilangan data dan pelanggaran dunia maya dengan beberapa lapisan enkripsi data. Algoritma MapReduce mengurangi kemungkinan pelanggaran data. Karena MapReduce adalah teknologi paralel, ia melakukan beberapa fungsi secara bersamaan dan menambahkan lapisan keamanan karena menjadi sulit untuk melacak semua tugas yang dilakukan bersama-sama. Selain itu, MapReduce mengubah data menjadi pasangan nilai kunci yang berfungsi sebagai lapisan enkripsi.

3. Mendeteksi Data Duplikat

Salah satu manfaat signifikan dari MapReduce adalah deduplikasi data yang mengidentifikasi data duplikat dan berlebihan dan membuangnya. Penanda MD5 dalam algoritma MapReduce menemukan data duplikat dalam pasangan nilai kunci dan menghilangkannya.

4. Hemat biaya

Karena Hadoop memiliki fasilitas penyimpanan cloud, ini hemat biaya bagi perusahaan dibandingkan dengan platform lain di mana perusahaan perlu mengeluarkan biaya untuk penyimpanan cloud tambahan. hadop. MapReduce memecah kumpulan data besar dan menjadi bagian-bagian kecil yang mudah disimpan.

Apa Lingkup Karir MapReduce di Big Data?

Diperkirakan jumlah data yang dihasilkan oleh manusia per hari akan mencapai 463 exabyte pada tahun 2025. Oleh karena itu, dalam beberapa tahun ke depan, pertumbuhan pasar MapReduce kemungkinan akan tumbuh dengan kecepatan yang luar biasa. Ini pada akhirnya akan meningkatkan jumlah peluang kerja di industri MapReduce.

Ukuran pasar Hadoop diperkirakan akan meningkat secara eksponensial pada tahun 2026. Pada tahun 2019, ukuran pasar Hadoop adalah $26,74 miliar. Diperkirakan bahwa pasar akan tumbuh pada CAGR 37,5% pada tahun 2027 dan akan mencapai lebih dari $340 juta.

Berbagai faktor berkontribusi pada peningkatan eksponensial layanan Hadoop dan MapReduce. Pertumbuhan persaingan karena meningkatnya jumlah bisnis dan perusahaan adalah faktor pendorong. Bahkan usaha kecil menengah (UKM) juga mengadopsi Hadoop. Selain itu, meningkatnya investasi di sektor analisis data merupakan faktor lain yang mendorong pertumbuhan Hadoop dan MapReduce.

Juga, karena Hadoop tidak terbatas pada sektor tertentu, Anda mendapatkan kesempatan untuk memilih bidang yang Anda inginkan. Anda bisa masuk ke keuangan dan perbankan, media dan hiburan, transportasi, kesehatan, energi, dan pendidikan.

Mari kita lihat peran yang paling diinginkan di Industri Hadoop!

1. Insinyur Data Besar

Ini adalah posisi yang menonjol di perusahaan mana pun. Insinyur data besar harus membangun solusi untuk perusahaan yang dapat mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data besar secara efektif. Gaji rata-rata seorang insinyur data besar di India adalah INR 8 lakh per tahun.

2. Pengembang Hadoop

Peran Pengembang Hadoop mirip dengan pengembang perangkat lunak. Tanggung jawab utama Pengembang Hadoop adalah membuat kode atau memprogram Aplikasi Hadoop dan menulis kode untuk berinteraksi dengan MapReduce. Pengembang Hadoop bertanggung jawab untuk membangun dan mengoperasikan aplikasi dan mengatasi kesalahan. Sangat penting untuk mengetahui Java, SQL, Linux, dan bahasa pengkodean lainnya. Gaji pokok rata-rata Pengembang Hadoop di India adalah INR 7,55.000.

3. Analis Data Besar

Seperti namanya, deskripsi pekerjaan seorang analis data besar adalah menganalisis data besar dan mengubahnya menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan. Seorang Analis Data menafsirkan data untuk menemukan pola. Keterampilan penting yang dibutuhkan untuk menjadi analis data besar adalah penambangan data dan audit data.

Analis Data Besar adalah salah satu profil dengan bayaran tertinggi di India. Gaji rata-rata seorang analis data tingkat pemula adalah enam lakh, sedangkan analis data besar yang berpengalaman dapat memperoleh hingga INR 1 juta per tahun.

4. Arsitek Data Besar

Pekerjaan ini termasuk memfasilitasi seluruh proses Hadoop. Tugas arsitek data besar adalah mengawasi penerapan Hadoop. Dia merencanakan, merancang, dan membuat strategi tentang bagaimana sebuah organisasi dapat berkembang dengan bantuan Hadoop. Gaji tahunan seorang arsitek data besar berpengalaman di India hampir 20 lakh per tahun.

Bagaimana Anda Bisa Mempelajari Keterampilan MapReduce?

Dengan banyak pekerjaan di pasar, jumlah pencari kerja di Hadoop juga tinggi. Oleh karena itu, Anda harus mempelajari keterampilan yang relevan untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Keterampilan yang paling diinginkan untuk membangun karir di MapReduce adalah data analytics, Java, Python, dan Scala. Anda dapat mempelajari seluk-beluk Big Data, Hadoop Software, dan MapReduce dengan mengikuti kursus sertifikat di Big Data.

Program Sertifikat Tingkat Lanjut upGrad dalam Big Data membantu Anda memperoleh pembelajaran real-time tentang pemrosesan data dan pergudangan, MapReduce, pemrosesan cloud, dan banyak lagi. Program ini paling cocok untuk profesional yang bekerja yang ingin beralih karir mereka di Big Data atau meningkatkan keterampilan mereka untuk pertumbuhan. upGrad juga menawarkan dukungan karir untuk semua pelajar seperti wawancara tiruan dan urusan pekerjaan.

Kesimpulan

Hadoop adalah salah satu karir yang paling didambakan saat ini. Dengan meningkatnya produksi data setiap hari, banyak peluang pertumbuhan akan tersedia di area Hadoop dan MapReduce dalam beberapa tahun ke depan. Jika Anda mencari peran yang menantang dan bergaji tinggi, Anda dapat mempertimbangkan pekerjaan di industri Hadoop. Untuk ini, Anda perlu mempelajari berbagai keterampilan yang akan memberi Anda keuntungan tambahan.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad.