Mapreduce nei Big Data: panoramica, funzionalità e importanza

Cosa sono i Big Data?

I Big Data sono la raccolta completa di grandi quantità di dati che non possono essere elaborati con l'aiuto dei metodi di calcolo tradizionali. L'analisi dei big data si riferisce all'utilizzo di metodi come l'analisi del comportamento degli utenti, l'analisi predittiva o varie altre analisi avanzate che gestiscono efficacemente i big data. L'analisi dei big data viene utilizzata per estrarre sistematicamente informazioni da grandi set di dati.

Con il progresso della tecnologia, le nostre vite guidate dal digitale dipendono principalmente da grandi set di dati in vari campi. I dati sono ovunque, dai dispositivi digitali come i telefoni cellulari ai sistemi informatici e sono una risorsa vitale per grandi organizzazioni e aziende. Si basano su grandi insiemi di dati non elaborati, che rientrano nell'ombrello dei big data.

Pertanto, la raccolta, lo studio, l'analisi e l'estrazione di informazioni sono parte integrante della crescita delle imprese e di altri scopi in vari settori. Il compito dei data scientist è elaborare questi dati e presentarli all'azienda per le previsioni e la pianificazione aziendale.

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Che cos'è MapReduce?

MapReduce è un modello di programmazione che svolge un ruolo fondamentale nell'elaborazione di big data e set di dati di grandi dimensioni con l'aiuto di un algoritmo distribuito parallelo su un cluster. I programmi MapReduce possono essere scritti in molti linguaggi di programmazione come C++, Java, Ruby, Python, ecc. Il più grande vantaggio di MapReduce è che rende l'elaborazione dei dati facile da scalare su numerosi nodi di computer.

MapReduce e HDFS sono utilizzati principalmente per la gestione efficace dei big data. Hadoop è indicato come i fondamenti di base di questo sistema accoppiato Mapreduce e HDFS noto come sistema HDFS-MapReduce. Pertanto, è inutile dire che MapReduce è una componente integrante dell'ecosistema Apache Hadoop. Il quadro di Mapreduce contribuisce al miglioramento dell'elaborazione dei dati su un livello massiccio. Apache Hadoop è costituito da altri elementi che includono Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Pig e Yarn.

MapReduce aiuta a migliorare l'elaborazione dei dati con l'aiuto di algoritmi dispersi e paralleli dell'ecosistema Hadoop. L'applicazione di questo modello di programmazione nell'e-commerce e nelle piattaforme social aiuta ad analizzare gli enormi dati raccolti dagli utenti online.

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Come funziona MapReduce?

L'algoritmo MapReduce è costituito da due attività integrali, ovvero Mappa e Riduci. L'attività Mappa prende un set di dati e procede a convertirlo in un altro set di dati, in cui i singoli elementi vengono suddivisi in tuple o coppie chiave-valore. L'attività Riduci prende l'output dalla mappa come input e combina le tuple di dati o le coppie chiave-valore in insiemi di tuple più piccoli. L'attività Riduci viene sempre eseguita dopo il lavoro della mappa.

Di seguito sono elencate le varie fasi di MapReduce:-

• Fase di input : nella fase di input, un lettore di record aiuta a tradurre ogni record nel file di input e inviare i dati analizzati sotto forma di coppie chiave-valore al mappatore.
• Mappa: la funzione mappa è definita dall'utente. Aiuta a elaborare una serie di coppie chiave-valore e a generare zero o più coppie chiave-valore.
• Chiavi intermedie: le coppie chiave-valore generate dal mapper sono note come chiavi intermedie.
• Combinatore : questo tipo di riduttore locale aiuta a raggruppare dati simili generati dalla fase della mappa in set identificabili. È una parte facoltativa dell'algoritmo MapReduce.
• Mescola e ordina: l'attività Riduttore inizia con questo passaggio in cui scarica le coppie chiave-valore raggruppate nella macchina, dove Riduttore è già in esecuzione. Le coppie chiave-valore sono separate per chiave in un elenco di dati più ampio. L'elenco dei dati raggruppa quindi le chiavi equivalenti per iterarne facilmente i valori nell'attività Riduttore.
• Riduttore : Riduttore prende i dati accoppiati valore-chiave raggruppati come input e quindi esegue una funzione Riduttore su ognuno di essi. Qui i dati possono essere filtrati, aggregati e combinati in molti modi. Necessita inoltre di un'ampia gamma di lavorazioni. Una volta terminato, il processo fornisce zero o più coppie chiave-valore al passaggio finale.
• Fase di output: in questa fase è presente un formattatore di output che traduce le coppie chiave-valore finali dalla funzione Reducer e le scrive su un file utilizzando un masterizzatore di record.

MapReduce avviene in tre fasi: -

Fase 1: la fase della mappa

Fase 2: La fase di shuffle

Fase 3: La fase di riduzione.

Esempi per comprendere meglio le fasi. Ecco un esempio di un problema di conteggio parole risolto da Mapreduce attraverso le fasi:-

Prendi in considerazione i seguenti dati di input:-

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

1. I dati di cui sopra sono stati segregati in tre suddivisioni di input.

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

2. Nella fase successiva, questi dati vengono inseriti nella fase successiva, denominata fase di mappatura.

Considerando la prima riga (Anna Karen Lola), otteniamo tre coppie chiave-valore: Anna, 1; Karen, 1; Lola, 1.

Troverai il risultato nella fase di mappatura qui sotto:-

• Anna, 1
  Karen, 1
  Lola, 1
• Chiara, 1
  Chiara, 1
  Lola, 1
• Anna, 1
  Chiara, 1
  Karen, 1

3. I dati sopra menzionati vengono quindi inseriti nella fase successiva. Questa fase è chiamata fase di smistamento e mescolamento. I dati in questa fase vengono raggruppati in chiavi univoche e ulteriormente ordinati. Troverai il risultato della fase di smistamento e mescolamento:

• Lola,(1,1)
• Karen(1,1)
• Anna(1,1)
• Chiara(1,1,1)

4. I dati sopra riportati vengono quindi inseriti nella fase successiva, denominata fase di riduzione.

Tutti i valori chiave vengono aggregati qui e viene contato il numero di 1.

Di seguito il risultato in fase di riduzione:

• Lola, 2
• Karen, 2
• Anna, 2
• Chiara,3

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Perché scegliere MapReduce?

Come modello di programmazione per la scrittura di applicazioni, MapReduce è uno dei migliori strumenti per l'elaborazione parallela di big data su più nodi. Altri vantaggi dell'utilizzo di MapReduce sono i seguenti: -

• Sicurezza
• Scalabilità
• Flessibilità
• A misura di budget
• Autenticazione
• Modello di programmazione semplificato
• Veloce ed efficace
• Disponibilità
• Elaborazione parallela
• Resilienza

Conclusione

I Big Data sono una parte molto importante delle nostre vite poiché le grandi aziende su cui l'economia sta prosperando fanno affidamento su tali Big Data. Oggi è una delle scelte di carriera più redditizie per cui si può optare.

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