MapReduce nei Big Data: ambito di carriera, applicazioni e competenze

Potresti non credere che ogni giorno più di 305 miliardi di email vengano inviate in tutto il mondo. Ci sono oltre 3,5 miliardi di query di ricerca su Google ogni giorno. Questo ci dice che una grande quantità di dati viene generata dagli esseri umani ogni giorno. Secondo le statistiche, gli esseri umani producono 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno. Immagina le grandi quantità di dati di cui le aziende hanno bisogno per archiviare, gestire ed elaborare in modo efficiente. È un compito mastodontico.

Pertanto, scienziati e ingegneri si concentrano sullo sviluppo di nuove piattaforme, tecnologie e software per gestire in modo efficiente grandi quantità di dati. Queste tecnologie aiutano anche le aziende a filtrare i dati rilevanti e ad utilizzarli per generare ricavi. Una di queste tecnologie è MapReduce nei Big Data.

Che cos'è MapReduce?

MapReduce è un algoritmo o un modello di programmazione utilizzato nel software Hadoop che è una piattaforma per gestire i big data. Suddivide i grandi cluster di dati nell'Hadoop File System (HDFS) in piccoli set.

Come suggerisce il nome, il modello MapReduce utilizza due metodi: mappa e riduci. L'intero processo viene eseguito in tre fasi; dividere, applicare e combinare.

Durante il processo di mappatura, l'algoritmo divide i dati di input in segmenti più piccoli. Quindi, i dati vengono mappati per eseguire l'azione richiesta e creano coppie chiave-valore. Nella fase successiva, queste coppie chiave-valore vengono riunite. Questo è noto come fusione o combinazione. Viene comunemente chiamata fase di rimescolamento. Queste coppie chiave-valore vengono ordinate riunendo gli input con lo stesso set di chiavi e rimuovendo i dati duplicati.

La successiva è la fase di riduzione, in cui si riceve l'input dalla fase di fusione e smistamento. Durante questa fase, diversi set di dati vengono ridotti e combinati in un unico output. È la fase di sintesi.

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Qual è l'uso di MapReduce nei BigData?

I Big Data sono disponibili sia in forma strutturata che non strutturata. Sebbene sia più facile per le aziende elaborare i dati strutturati, i dati non strutturati rappresentano una preoccupazione per le aziende. È qui che MapReduce nei Big Data viene in soccorso. Ecco alcuni dei vantaggi di MapReduce nel software Hadoop.

1. Converte i Big Data in una forma utile

I Big Data sono solitamente disponibili in forma grezza che deve essere convertita o trasformata in informazioni utili. Tuttavia, a causa dell'enorme volume, diventa quasi impossibile convertire i Big Data tramite il software tradizionale. MapReduce elabora i Big Data e li converte in coppie chiave-valore che aggiungono valore alle aziende e alle aziende.

MapReduce è vantaggioso per vari settori. Ad esempio, l'uso di MapReduce nell'industria medica aiuterà a esaminare file enormi e record precedenti e ad elaborare la storia medica dei pazienti. Così, fa risparmiare tempo e aiuta il trattamento precoce dei pazienti, specialmente nei disturbi critici. Allo stesso modo, il settore dell'eCommerce aiuta a elaborare i dati essenziali, inclusi gli ordini dei clienti, i pagamenti, le scorte di magazzino, ecc.

2. Riduce il rischio

I Big Data sono disponibili su server connessi. Pertanto, anche una leggera violazione della sicurezza può comportare una grave perdita per le aziende. Le aziende possono prevenire la perdita di dati e le violazioni informatiche con diversi livelli di crittografia dei dati. L'algoritmo MapReduce riduce le possibilità di violazione dei dati. Poiché MapReduce è una tecnologia parallela, svolge diverse funzioni contemporaneamente e aggiunge un livello di sicurezza perché diventa difficile tenere traccia di tutte le attività eseguite insieme. Inoltre, MapReduce converte i dati in coppie chiave-valore che fungono da livello di crittografia.

3. Rileva i dati duplicati

Uno dei vantaggi significativi di MapReduce è la deduplicazione dei dati che identifica i dati duplicati e ridondanti e li elimina. Il marker MD5 nell'algoritmo MapReduce trova i dati duplicati nelle coppie chiave-valore e li elimina.

4. Conveniente

Poiché Hadoop dispone di una struttura di archiviazione cloud, è conveniente per le aziende rispetto ad altre piattaforme in cui le aziende devono spendere per archiviazione cloud aggiuntiva. Hadoop. MapReduce suddivide insiemi di dati di grandi dimensioni e in piccole parti facili da archiviare.

Qual è l'ambito di carriera di MapReduce nei Big Data?

Si prevede che la quantità di dati prodotti dagli esseri umani al giorno raggiungerà i 463 exabyte entro il 2025. Pertanto, nei prossimi anni, è probabile che la crescita del mercato di MapReduce cresca a una velocità enorme. Ciò alla fine aumenterà il numero di opportunità di lavoro nel settore MapReduce.

Si prevede che la dimensione del mercato di Hadoop aumenterà in modo esponenziale entro il 2026. Nel 2019, la dimensione del mercato di Hadoop era di $ 26,74 miliardi. Si prevede che il mercato crescerà a un CAGR del 37,5% entro il 2027 e raggiungerà oltre 340 milioni di dollari.

Vari fattori stanno contribuendo all'aumento esponenziale dei servizi Hadoop e MapReduce. La crescita della concorrenza dovuta al crescente numero di imprese e imprese è il fattore trainante. Anche le piccole e medie imprese (PMI) stanno adottando Hadoop. Inoltre, l'aumento degli investimenti nel settore dell'analisi dei dati è un altro fattore che guida la crescita di Hadoop e MapReduce.

Inoltre, poiché Hadoop non è limitato a un settore particolare, hai l'opportunità di scegliere il campo desiderato. Puoi entrare in finanza e banche, media e intrattenimento, trasporti, assistenza sanitaria, energia e istruzione.

Vediamo i ruoli più desiderati nell'industria Hadoop!

1. Ingegnere di Big Data

Questa è una posizione di rilievo in qualsiasi azienda. Gli ingegneri dei big data devono creare soluzioni per le aziende in grado di raccogliere, elaborare e analizzare in modo efficace i big data. Lo stipendio medio di un ingegnere di big data in India è di INR 8 lakh all'anno.

2. Sviluppatore Hadoop

Il ruolo di uno sviluppatore Hadoop è simile a quello di uno sviluppatore di software. La responsabilità principale di uno sviluppatore Hadoop è codificare o programmare applicazioni Hadoop e scrivere codici per interagire con MapReduce. Uno sviluppatore Hadoop è responsabile della creazione e del funzionamento dell'applicazione e della risoluzione degli errori. È essenziale conoscere Java, SQL, Linux e altri linguaggi di codifica. Lo stipendio base medio di uno sviluppatore Hadoop in India è di INR 7.55.000.

3. Analista di Big Data

Come suggerisce il nome, la descrizione del lavoro di un analista di Big data è analizzare i Big data e convertirli in informazioni utili per le aziende. Un Data Analyst interpreta i dati per trovare i modelli. Le competenze essenziali richieste per diventare un analista di Big Data sono il data mining e il data auditing.

Un analista di big data è uno dei profili più pagati in India. Lo stipendio medio di un analista di dati entry-level è di sei lakh, mentre un analista di big data esperto può guadagnare fino a 1 milione di INR all'anno.

4. Architetto dei Big Data

Questo lavoro include la facilitazione dell'intero processo Hadoop. Il compito di un architetto di big data è supervisionare l'implementazione di Hadoop. Pianifica, progetta e propone strategie su come un'organizzazione può scalare con l'aiuto di Hadoop. Lo stipendio annuale di un esperto architetto di Big Data in India è di quasi 20 lakh all'anno.

Come puoi imparare MapReduce Skills?

Con un sacco di lavori nel mercato, anche il numero di persone in cerca di lavoro in Hadoop è alto. Pertanto, è necessario acquisire competenze pertinenti per ottenere un vantaggio competitivo.

Le competenze più desiderate per costruire una carriera in MapReduce sono l'analisi dei dati, Java, Python e Scala. Puoi apprendere le complessità di Big Data, Hadoop Software e MapReduce seguendo un corso di certificazione in Big Data.

Il programma di certificazione avanzata di upGrad in Big Data ti aiuta ad acquisire l'apprendimento in tempo reale dell'elaborazione e del magazzino dei dati, MapReduce, elaborazione del cloud e altro ancora. Questo programma è più adatto per i professionisti che desiderano cambiare carriera nei Big Data o migliorare le proprie capacità di crescita. upGrad offre anche supporto professionale a tutti gli studenti come finti colloqui e affari di lavoro.

Conclusione

Hadoop è una delle carriere più ambite oggi. Con la crescente produzione di dati ogni giorno che passa, nei prossimi anni saranno disponibili numerose opportunità di crescita nelle aree Hadoop e MapReduce. Se stai cercando un ruolo stimolante e ben retribuito, puoi prendere in considerazione un lavoro nel settore Hadoop. Per questo, dovrai apprendere varie abilità che ti daranno un ulteriore vantaggio.

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