빅 데이터의 MapReduce: 경력 범위, 응용 프로그램 및 기술

매일 3050억 개 이상의 이메일이 전 세계적으로 전송된다는 사실이 믿기지 않을 수도 있습니다. Google에는 매일 35억 개 이상의 검색어가 있습니다. 이것은 우리에게 매일 많은 양의 데이터가 인간에 의해 생성되고 있음을 알려줍니다. 통계에 따르면 인간은 매일 2500조 데이터 바이트를 생성합니다. 기업이 효율적으로 저장, 관리 및 처리하는 데 필요한 대량의 데이터를 상상해 보십시오. 엄청난 작업입니다.

따라서 과학자와 엔지니어는 많은 양의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 새로운 플랫폼, 기술 및 소프트웨어 개발에 중점을 둡니다. 이러한 기술은 또한 기업이 관련 데이터를 필터링하고 이를 수익 창출에 사용할 수 있도록 도와줍니다. 그러한 기술 중 하나는 빅 데이터의 MapReduce입니다.

맵리듀스란?

MapReduce는 빅데이터를 관리하기 위한 플랫폼인 하둡 소프트웨어에서 사용되는 알고리즘 또는 프로그래밍 모델입니다. HDFS(Hadoop File System)의 빅 데이터 클러스터를 작은 집합으로 나눕니다.

이름에서 알 수 있듯이 MapReduce 모델은 맵과 리듀스의 두 가지 방법을 사용합니다. 전체 프로세스는 세 단계로 수행됩니다. 분할, 적용 및 결합.

매핑 프로세스 동안 알고리즘은 입력 데이터를 더 작은 세그먼트로 나눕니다. 그런 다음 데이터가 매핑되어 필요한 작업을 수행하고 키-값 쌍을 생성합니다. 다음 단계에서는 이러한 키-값 쌍을 함께 가져옵니다. 이를 병합 또는 조합이라고 합니다. 일반적으로 셔플링 단계라고 합니다. 이러한 키-값 쌍은 동일한 키 세트로 입력을 모으고 중복 데이터를 제거하여 정렬됩니다.

다음은 병합 및 정렬 단계에서 입력을 받는 축소 단계입니다. 이 단계에서 다양한 데이터 세트가 축소되고 단일 출력으로 결합됩니다. 요약 단계입니다.

초보자이고 빅 데이터에 대한 전문 지식을 얻고 싶다면 빅 데이터 과정을 확인하십시오.

BigData에서 MapReduce의 용도는 무엇입니까?

빅 데이터는 정형 및 비정형 형태로 제공됩니다. 기업에서는 정형 데이터를 처리하기가 더 쉽지만 비정형 데이터는 기업에 문제가 됩니다. 이것이 빅 데이터의 MapReduce가 구출되는 곳입니다. 다음은 Hadoop 소프트웨어에서 MapReduce의 이점 중 일부입니다.

1. 빅 데이터를 유용한 형태로 변환

빅 데이터는 일반적으로 유용한 정보로 변환되거나 처리되어야 하는 원시 형태로 제공됩니다. 그러나 엄청난 양으로 인해 기존 소프트웨어를 통해 빅 데이터를 변환하는 것은 거의 불가능합니다. MapReduce는 빅 데이터를 처리하고 비즈니스와 회사에 가치를 추가하는 키-값 쌍으로 변환합니다.

MapReduce는 다양한 분야에 유용합니다. 예를 들어 의료 산업에서 MapReduce를 사용하면 방대한 파일과 이전 기록을 살펴보고 환자의 병력을 처리하는 데 도움이 될 것입니다. 따라서 시간을 절약하고 환자, 특히 심각한 질병의 조기 치료를 돕습니다. 마찬가지로 전자 상거래 부문은 고객 주문, 지불, 재고 재고 등을 포함한 필수 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다.

2. 위험 감소

빅 데이터는 연결된 서버에서 사용할 수 있습니다. 따라서 보안에 약간의 침해라도 기업에 큰 손실을 초래할 수 있습니다. 기업은 여러 계층의 데이터 암호화를 통해 데이터 손실 및 사이버 침해를 방지할 수 있습니다. MapReduce 알고리즘은 데이터 유출 가능성을 줄입니다. MapReduce는 병렬 기술이기 때문에 여러 기능을 동시에 수행하고 함께 수행되는 모든 작업을 추적하기 어려워지기 때문에 보안 계층을 추가합니다. 또한 MapReduce는 데이터를 암호화 계층 역할을 하는 키-값 쌍으로 변환합니다.

3. 중복 데이터 감지

MapReduce의 중요한 이점 중 하나는 중복 및 중복 데이터를 식별하고 제거하는 데이터 중복 제거입니다. MapReduce 알고리즘의 MD5 마커는 키-값 쌍에서 중복 데이터를 찾아 제거합니다.

4. 비용 효율적

Hadoop은 클라우드 스토리지 시설을 갖추고 있기 때문에 기업이 추가 클라우드 스토리지에 지출해야 하는 다른 플랫폼에 비해 비용 효율적입니다. 하둡. MapReduce는 큰 데이터 세트를 저장하기 쉬운 작은 부분으로 나눕니다.

빅 데이터에서 MapReduce의 경력 범위는 무엇입니까?

2025년까지 인간이 하루에 생성하는 데이터의 양은 463엑사바이트에 이를 것으로 예상됩니다. 따라서 향후 몇 년 동안 맵리듀스의 시장 성장은 엄청난 속도로 성장할 것입니다. 이것은 결국 MapReduce 산업에서 일자리의 수를 증가시킬 것입니다.

하둡 의 시장 규모는 2026년까지 기하급수적으로 증가할 것으로 예상된다. 2019년 하둡 시장 규모는 267억4000만 달러였다. 시장은 2027년까지 37.5%의 CAGR로 성장하여 3억 4천만 달러 이상에 이를 것으로 예측됩니다.

Hadoop 및 MapReduce 서비스의 기하급수적인 증가에는 다양한 요인이 기여하고 있습니다. 기업과 기업의 증가로 인한 경쟁의 성장이 원동력입니다. 중소기업(SME)에서도 Hadoop을 도입하고 있습니다. 또한 데이터 분석 부문에 대한 투자 증가는 Hadoop 및 MapReduce의 성장을 이끄는 또 다른 요인입니다.

또한 Hadoop은 특정 분야에 국한되지 않기 때문에 원하는 분야를 선택할 수 있는 기회가 있습니다. 금융 및 은행, 미디어 및 엔터테인먼트, 운송, 의료, 에너지 및 교육 분야에 진출할 수 있습니다.

하둡 업계에서 가장 원하는 역할을 알아보자!

1. 빅데이터 엔지니어

이것은 어느 회사에서나 눈에 띄는 위치입니다. 빅 데이터 엔지니어는 빅 데이터를 효과적으로 수집, 처리 및 분석할 수 있는 회사를 위한 솔루션을 구축해야 합니다. 인도에서 빅 데이터 엔지니어의 평균 급여는 INR 8 lakhs입니다.

2. 하둡 개발자

Hadoop 개발자의 역할은 소프트웨어 개발자와 유사합니다. Hadoop 개발자의 가장 중요한 책임은 Hadoop 애플리케이션을 코딩하거나 프로그래밍하고 MapReduce와 상호 작용하는 코드를 작성하는 것입니다. Hadoop 개발자는 애플리케이션 빌드 및 운영과 오류 문제 해결을 담당합니다. Java, SQL, Linux 및 기타 코딩 언어를 아는 것은 필수적입니다. 인도에서 Hadoop 개발자 의 평균 기본 급여 는 INR 7,55,000입니다.

3. 빅데이터 분석가

빅데이터 분석가의 직무는 이름에서 알 수 있듯 빅데이터를 분석해 기업에 유용한 정보로 전환하는 것이다. 데이터 분석가는 데이터를 해석하여 패턴을 찾습니다. 빅 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 필수 기술은 데이터 마이닝과 데이터 감사입니다.

빅 데이터 분석가는 인도에서 가장 높은 급여를 받는 프로필 중 하나입니다. 초급 데이터 분석가 의 평균 급여 는 600만인 반면 숙련된 빅 데이터 분석가는 연간 최대 100만 루피를 벌 수 있습니다.

4. 빅데이터 아키텍트

이 작업에는 전체 Hadoop 프로세스를 촉진하는 작업이 포함됩니다. 빅 데이터 설계자의 임무는 Hadoop 배포를 감독하는 것입니다. 그는 조직이 Hadoop의 도움을 받아 확장할 수 있는 방법에 대한 전략을 계획, 설계 및 제시합니다. 인도에서 경험이 풍부한 빅 데이터 설계자의 연봉 은 거의 2천만 달러입니다 .

MapReduce 기술은 어떻게 배울 수 있습니까?

시장에 많은 일자리가 있으므로 Hadoop에서 구직자의 수도 높습니다. 따라서 경쟁력을 확보하려면 관련 기술을 배워야 합니다.

MapReduce에서 경력을 쌓기 위해 가장 원하는 기술 은 데이터 분석, Java, Python 및 Scala입니다. 빅데이터 자격증 과정을 이수하면 빅데이터, 하둡 소프트웨어, 맵리듀스의 복잡함을 배울 수 있다.

upGrad의 빅 데이터 고급 인증 프로그램 은 데이터 처리 및 웨어하우징, MapReduce, 클라우드 처리 등에 대한 실시간 학습을 습득하는 데 도움이 됩니다. 이 프로그램은 빅데이터 분야에서 경력을 바꾸거나 성장을 위한 기술을 향상시키려는 실무 전문가에게 가장 적합합니다. upGrad는 또한 모의 면접 및 취업과 같은 모든 학습자에게 경력 지원을 제공합니다.

결론

Hadoop은 오늘날 가장 탐나는 직업 중 하나입니다. 날이 갈수록 데이터 생산량이 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 Hadoop 및 MapReduce 영역에서 많은 성장 기회가 제공될 것입니다. 도전적이고 높은 급여를 받는 역할을 찾고 있다면 Hadoop 업계에서의 직업을 고려할 수 있습니다. 이를 위해 추가 이점을 제공할 다양한 기술을 배워야 합니다.

upGrad에서 다른 소프트웨어 엔지니어링 과정을 확인하십시오.