빅 데이터의 Mapreduce: 개요, 기능 및 중요성

빅 데이터란 무엇입니까?

빅데이터는 기존의 컴퓨팅 방식으로는 처리할 수 없는 방대한 양의 데이터를 종합적으로 수집한 것입니다. 빅 데이터 분석은 사용자 행동 분석, 예측 분석 또는 빅 데이터를 효과적으로 처리하는 다양한 고급 분석과 같은 방법을 활용하는 것을 말합니다. 빅 데이터 분석은 대규모 데이터 세트에서 체계적으로 정보를 추출하는 데 사용됩니다.

기술의 발전으로 디지털 방식으로 구동되는 우리의 삶은 주로 다양한 분야의 대규모 데이터 세트에 의존하고 있습니다. 데이터는 휴대폰과 같은 디지털 장치에서 컴퓨터 시스템에 이르기까지 어디에나 있으며 대규모 조직과 기업에 중요한 리소스입니다. 그들은 빅 데이터 우산에 속하는 처리되지 않은 대규모 데이터 세트에 의존합니다.

따라서 수집, 연구, 분석 및 정보 추출은 다양한 부문에서 비즈니스 및 기타 목적의 성장에 필수적입니다. 데이터 과학자의 임무는 이 데이터를 처리하고 예측 및 비즈니스 계획을 위해 회사에 제공하는 것입니다.

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맵리듀스란?

MapReduce는 클러스터에서 병렬 분산 알고리즘을 사용하여 빅 데이터 및 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 필수적인 역할을 하는 프로그래밍 모델입니다. MapReduce 프로그램은 C++, Java, Ruby, Python 등과 같은 많은 프로그래밍 언어로 작성할 수 있습니다. MapReduce의 가장 큰 장점은 데이터 처리를 수많은 컴퓨터 노드로 쉽게 확장할 수 있다는 것입니다.

MapReduce와 HDFS는 주로 빅데이터의 효과적인 관리를 위해 사용됩니다. Hadoop은 HDFS-MapReduce 시스템으로 알려진 이 결합된 Mapreduce와 HDFS 시스템의 기본 기초라고 합니다. 따라서 MapReduce는 Apache Hadoop 생태계의 필수 구성 요소임은 두말할 필요도 없습니다. Mapreduce의 프레임워크는 방대한 수준의 데이터 처리 향상에 기여합니다. Apache Hadoop은 HDFS(Hadoop Distributed File System), Apache Pig 및 Yarn을 포함하는 다른 요소로 구성됩니다.

MapReduce는 Hadoop 생태계의 분산 및 병렬 알고리즘을 통해 데이터 처리를 향상시킵니다. 전자 상거래 및 소셜 플랫폼에 이 프로그래밍 모델을 적용하면 온라인 사용자로부터 수집된 방대한 데이터를 분석하는 데 도움이 됩니다.

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맵리듀스는 어떻게 작동합니까?

MapReduce 알고리즘은 Map과 Reduce라는 두 가지 통합 작업으로 구성됩니다. Map 작업은 데이터 세트를 가져와 개별 요소가 튜플 또는 키-값 쌍으로 분할되는 다른 데이터 세트로 변환을 진행합니다. Reduce 작업은 Map의 출력을 입력으로 사용하고 이러한 데이터 튜플 또는 키-값 쌍을 더 작은 튜플 세트로 결합합니다. Reduce 작업은 항상 map 작업 후에 수행됩니다.

다음은 MapReduce의 다양한 단계입니다.

• 입력 단계 : 입력 단계에서 레코드 판독기는 입력 파일의 각 레코드를 번역하고 키-값 쌍의 형태로 구문 분석된 데이터를 매퍼에 보내는 데 도움을 줍니다.
• 지도: 지도 기능은 사용자 정의입니다. 일련의 키-값 쌍을 처리하고 0개 또는 여러 개의 키-값 쌍을 생성하는 데 도움이 됩니다.
• 중간 키: 매퍼에 의해 생성된 키-값 쌍을 중간 키라고 합니다.
• Combiner : 이러한 종류의 로컬 Reducer는 맵 단계에서 생성된 유사한 데이터를 식별 가능한 세트로 그룹화하는 데 도움이 됩니다. MapReduce 알고리즘의 선택적 부분입니다.
• 셔플 및 정렬: Reducer 작업은 그룹화된 키-값 쌍을 Reducer가 이미 실행 중인 시스템에 다운로드하는 이 단계에서 시작됩니다. 키-값 쌍은 키별로 더 광범위한 데이터 목록으로 분리됩니다. 그런 다음 데이터 목록은 동일한 키를 함께 그룹화하여 Reducer 작업에서 값을 쉽게 반복합니다.
• Reducer : Reducer는 입력으로 그룹화된 키-값 쌍 데이터를 가져온 다음 각각에 대해 Reducer 기능을 실행합니다. 여기에서 데이터는 다양한 방식으로 필터링, 집계 및 결합될 수 있습니다. 또한 광범위한 처리가 필요합니다. 프로세스가 끝나면 최종 단계에 0개 또는 여러 개의 키-값 쌍을 제공합니다.
• 출력 단계: 이 단계에는 Reducer 함수의 최종 키-값 쌍을 변환하고 레코드 기록기를 사용하여 파일에 쓰는 출력 포맷터가 있습니다.

MapReduce는 세 단계로 발생합니다.

1단계 : 지도 단계

2단계 : 셔플 단계

3단계 : 감소 단계.

단계를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 예. 다음은 Mapreduce가 단계를 통해 해결한 Wordcount 문제의 예입니다.

아래 입력 데이터를 고려하십시오.

• 안나 카렌 롤라
• 클라라 클라라 롤라
• 안나 클라라 카렌

1. 위의 데이터는 3개의 입력 분할로 분리되었습니다.

• 안나 카렌 롤라
• 클라라 클라라 롤라
• 안나 클라라 카렌

2. 다음 단계에서 이 데이터는 매핑 단계라고 하는 다음 단계로 제공됩니다.

첫 번째 줄(Anna Karen Lola)을 고려하면 세 개의 키-값 쌍을 얻습니다. Anna, 1; 카렌, 1; 롤라, 1.

아래 매핑 단계에서 결과를 찾을 수 있습니다.

• 안나,1
  카렌,1
  롤라,1
• 클라라,1
  클라라,1
  롤라,1
• 안나,1
  클라라,1
  카렌,1

3. 위에서 언급한 데이터는 다음 단계에 제공됩니다. 이 단계를 정렬 및 섞기 단계라고 합니다. 이 단계의 데이터는 고유 키로 그룹화되고 추가로 정렬됩니다. 정렬 및 섞기 단계의 결과를 찾을 수 있습니다.

• 롤라,(1,1)
• 카렌(1,1)
• 안나(1,1)
• 클라라(1,1,1)

4. 그런 다음 위의 데이터가 감소 단계라고 하는 다음 단계에 제공됩니다.

모든 키 값이 여기에 집계되고 1의 수가 계산됩니다.

아래는 감소 단계의 결과입니다.

• 롤라,2
• 카렌,2
• 안나,2
• 클라라,3

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왜 맵리듀스를 선택해야 할까요?

애플리케이션 작성을 위한 프로그래밍 모델인 MapReduce는 여러 노드에서 대용량 데이터를 병렬로 처리하기 위한 최고의 도구 중 하나입니다. MapReduce 사용의 다른 이점은 다음과 같습니다.

• 보안
• 확장성
• 유연성
• 저예산
• 입증
• 단순화된 프로그래밍 모델
• 빠르고 효과적인
• 유효성
• 병렬 처리
• 회복력

결론

빅데이터는 경제를 지탱하는 거대 기업이 빅데이터에 의존하고 있기 때문에 우리 삶에서 매우 중요한 부분입니다. 오늘날, 그것은 선택할 수 있는 가장 수익성 있는 직업 선택 중 하나입니다.

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