ビッグデータでのMapReduce：キャリアの範囲、アプリケーション、スキル

毎日3,050億通以上の電子メールが世界中に送信されているとは信じられないかもしれません。 Googleには毎日35億を超える検索クエリがあります。 これは、人間が毎日大量のデータを生成していることを示しています。 統計によると、人間は毎日2.5兆データバイトを生成します。 企業が効率的に保存、管理、処理する必要のある大量のデータを想像してみてください。 それは巨大な仕事です。

したがって、科学者とエンジニアは、大量のデータを効率的に管理するための新しいプラットフォーム、テクノロジー、およびソフトウェアの開発に注力しています。 これらのテクノロジーは、企業が関連データをフィルタリングし、それを収益の創出に使用するのにも役立ちます。 そのようなテクノロジーの1つが、ビッグデータのMapReduceです。

MapReduceとは何ですか？

MapReduceは、ビッグデータを管理するためのプラットフォームであるHadoopソフトウェアで使用されるアルゴリズムまたはプログラミングモデルです。 Hadoopファイルシステム（HDFS）のビッグデータクラスターを小さなセットに分割します。

名前が示すように、MapReduceモデルはmapとreduceの2つのメソッドを使用します。 プロセス全体は3つの段階で行われます。 分割、適用、結合。

マッピングプロセス中に、アルゴリズムは入力データをより小さなセグメントに分割します。 次に、必要なアクションを実行するためにデータがマップされ、キーと値のペアが作成されます。 次のステップでは、これらのキーと値のペアがまとめられます。 これは、マージまたは組み合わせとして知られています。 これは一般にシャッフルステージと呼ばれます。 これらのキーと値のペアは、同じキーセットを持つ入力をまとめ、重複データを削除することで並べ替えられます。

次はリダクションステージで、マージおよびソートステージから入力を受け取ります。 このステップでは、さまざまなデータセットが削減され、1つの出力に結合されます。 まとめの段階です。

初心者でビッグデータの専門知識を習得したい場合は、ビッグデータコースをご覧ください。

BigDataでのMapReduceの使用は何ですか？

ビッグデータは、構造化された形式と構造化されていない形式の両方で利用できます。 企業は構造化データを処理する方が簡単ですが、非構造化データは企業にとって懸念事項となります。 ここで、ビッグデータのMapReduceが役に立ちます。 HadoopソフトウェアでのMapReduceの利点のいくつかを次に示します。

1.ビッグデータを有用な形式に変換する

ビッグデータは通常、生の形で入手可能であり、有用な情報に変換または処理する必要があります。 ただし、ボリュームが非常に大きいため、従来のソフトウェアを使用してビッグデータを変換することはほぼ不可能になります。 MapReduceはビッグデータを処理し、それを企業や企業に付加価値を与えるキーと値のペアに変換します。

MapReduceは、さまざまなセクターに役立ちます。 たとえば、医療業界でMapReduceを使用すると、膨大なファイルや以前の記録を調べたり、患者の病歴を処理したりするのに役立ちます。 したがって、それは時間を節約し、特に重大な病気において、患者の早期治療を支援します。 同様に、eコマースセクターは、顧客の注文、支払い、在庫在庫などの重要なデータの処理に役立ちます。

2.リスクを軽減します

ビッグデータは、接続されたサーバー間で利用できます。 したがって、セキュリティがわずかに侵害されただけでも、企業に大きな損失をもたらす可能性があります。 企業は、データ暗号化の複数のレイヤーを使用して、データの損失やサイバー侵害を防ぐことができます。 MapReduceアルゴリズムは、データ侵害の可能性を減らします。 MapReduceは並列テクノロジーであるため、複数の機能を同時に実行し、一緒に実行されるすべてのタスクを追跡することが困難になるため、セキュリティのレイヤーを追加します。 また、MapReduceは、データを暗号化のレイヤーとして機能するキーと値のペアに変換します。

3.重複データを検出します

MapReduceの重要な利点の1つは、重複した冗長なデータを識別してそれを取り除くデータの重複排除です。 MapReduceアルゴリズムのMD5マーカーは、キーと値のペアで重複データを検出し、それを排除します。

4.費用対効果の高い

Hadoopにはクラウドストレージ機能があるため、企業が追加のクラウドストレージに投資する必要がある他のプラットフォームと比較して、企業にとって費用効果が高くなります。 Hadoop。 MapReduceは、大きなデータセットを保存しやすい小さな部分に分割します。

ビッグデータにおけるMapReduceのキャリアスコープは何ですか？

人間が1日に生成するデータの量は2025年までに463エクサバイトに達すると予想されます。したがって、今後数年間で、MapReduceの市場成長は途方もない速度で成長する可能性があります。 これにより、最終的にMapReduce業界での雇用機会の数が増加します。

Hadoopの市場規模は2026年までに指数関数的に増加すると予想されます。2019年のHadoopの市場規模は267.4億ドルでした。 市場は2027年までに37.5％のCAGRで成長し、3億4000万ドルを超えると予測されています。

さまざまな要因が、HadoopおよびMapReduceサービスの指数関数的な上昇に貢献しています。 企業や企業の増加による競争の激化が原動力となっています。 中小企業（SME）でもHadoopを採用しています。 さらに、データ分析セクターへの投資の増加は、HadoopとMapReduceの成長を促進するもう1つの要因です。

また、Hadoopは特定のセクターに限定されていないため、目的のフィールドを選択する機会が得られます。 金融と銀行、メディアとエンターテインメント、運輸、ヘルスケア、エネルギー、教育に入ることができます。

Hadoop業界で最も望ましい役割を見てみましょう！

1.ビッグデータエンジニア

これはどの企業でも重要な位置を占めています。 ビッグデータエンジニアは、ビッグデータを効果的に収集、処理、分析できる企業向けのソリューションを構築する必要があります。 インドのビッグデータエンジニアの平均給与は年間8ルピーです。

2.Hadoop開発者

Hadoop開発者の役割は、ソフトウェア開発者に似ています。 Hadoop開発者の最大の責任は、Hadoopアプリケーションをコーディングまたはプログラムし、MapReduceと対話するためのコードを作成することです。 Hadoop開発者は、アプリケーションの構築と操作、およびエラーのトラブルシューティングを担当します。 Java、SQL、Linux、およびその他のコーディング言語を知っていることが不可欠です。 インドのHadoop開発者の平均基本給は7,55,000インドルピーです。

3.ビッグデータアナリスト

名前が示すように、ビッグデータアナリストの職務内容は、ビッグデータを分析し、それを企業にとって有用な情報に変換することです。 データアナリストは、データを解釈してパターンを見つけます。 ビッグデータアナリストになるために必要な基本的なスキルは、データマイニングとデータ監査です。

ビッグデータアナリストは、インドで最も高額なプロファイルの1つです。 エントリーレベルのデータアナリストの平均給与は6ラークですが、経験豊富なビッグデータアナリストは年間最大100万ルピーを稼ぐことができます。

4.ビッグデータアーキテクト

このジョブには、Hadoopプロセス全体の促進が含まれます。 ビッグデータアーキテクトの仕事は、Hadoopのデプロイを監督することです。 彼は、Hadoopを使用して組織を拡張する方法について計画、設計、および戦略を立てます。 インドの経験豊富なビッグデータアーキテクトの年俸は、年間約20万ルピーです。

MapReduceスキルをどのように学ぶことができますか？

市場にはたくさんの仕事があり、Hadoopの求職者の数も多いです。 したがって、競争力を獲得するには、関連するスキルを習得する必要があります。

MapReduceでキャリアを築くために最も必要なスキルは、データ分析、Java、Python、およびScalaです。 ビッグデータの証明書コースを受講することで、ビッグデータ、Hadoopソフトウェア、およびMapReduceの複雑さを学ぶことができます。

ビッグデータにおけるupGradの高度な証明書プログラムは、データ処理とウェアハウジング、MapReduce、クラウド処理などのリアルタイム学習を習得するのに役立ちます。 このプログラムは、ビッグデータでのキャリアを切り替えたり、成長のためのスキルを向上させたいと考えている働く専門家に最適です。 upGradはまた、模擬面接や職務など、すべての学習者にキャリアサポートを提供します。

結論

Hadoopは、今日最も切望されているキャリアの1つです。 日を追うごとにデータの生成が増えるにつれ、今後数年間でHadoopおよびMapReduceエリアで多くの成長機会が利用できるようになります。 やりがいのある高給の役割を探しているなら、Hadoop業界での仕事を検討することができます。 このために、あなたはあなたに追加の利点を与えるであろう様々なスキルを学ぶ必要があるでしょう。

upGradで他のソフトウェアエンジニアリングコースを確認してください。