Mapreduce w Big Data: przegląd, funkcjonalność i znaczenie

Czym są duże zbiory danych?

Big Data to obszerny zbiór ogromnych ilości danych, których nie można przetworzyć za pomocą tradycyjnych metod obliczeniowych. Analiza big data odnosi się do wykorzystywania metod, takich jak analiza zachowań użytkowników, analityka predykcyjna lub różne inne zaawansowane analizy, które skutecznie radzą sobie z big data. Analiza Big Data służy do systematycznego wydobywania informacji z dużych zbiorów danych.

Wraz z postępem technologii nasze cyfrowe życie zależy przede wszystkim od dużych zbiorów danych z różnych dziedzin. Dane są wszędzie, od urządzeń cyfrowych, takich jak telefony komórkowe, po systemy komputerowe i są ważnym zasobem dla dużych organizacji i przedsiębiorstw. Opierają się na dużych zestawach nieprzetworzonych danych, które należą do parasola big data.

Dlatego gromadzenie, badanie, analiza i wydobywanie informacji są integralną częścią rozwoju przedsiębiorstw i innych celów w różnych sektorach. Zadaniem analityków danych jest przetwarzanie tych danych i przedstawienie ich firmie w celu prognozowania i planowania biznesowego.

`

Poznaj nasze popularne kursy inżynierii oprogramowania

Co to jest MapReduce?

MapReduce to model programowania, który odgrywa integralną rolę w przetwarzaniu dużych zbiorów danych i dużych zbiorów danych za pomocą równoległego, rozproszonego algorytmu w klastrze. Programy MapReduce można pisać w wielu językach programowania, takich jak C++, Java, Ruby, Python itp. Największą zaletą MapReduce jest to, że ułatwia skalowanie przetwarzania danych na wielu węzłach komputerowych.

MapReduce i HDFS służą przede wszystkim do efektywnego zarządzania dużymi danymi. Hadoop jest określany jako podstawa tego połączonego systemu Mapreduce i HDFS, znanego jako system HDFS-MapReduce. Dlatego nie trzeba dodawać, że MapReduce jest integralnym elementem ekosystemu Apache Hadoop. Ramy Mapreduce przyczyniają się do usprawnienia przetwarzania danych na masowym poziomie. Apache Hadoop składa się z innych elementów, które obejmują Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Pig i Yarn.

MapReduce pomaga usprawnić przetwarzanie danych za pomocą rozproszonych i równoległych algorytmów ekosystemu Hadoop. Zastosowanie tego modelu programowania w e-commerce i platformach społecznościowych pomaga analizować ogromne dane zebrane od użytkowników online.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Jak działa MapReduce?

Algorytm MapReduce składa się z dwóch integralnych zadań, a mianowicie Map i Reduce. Zadanie mapowania pobiera zestaw danych i przechodzi do konwersji go na inny zestaw danych, w którym poszczególne elementy są dzielone na krotki lub pary klucz-wartość. Zadanie Reduce pobiera dane wyjściowe z mapy jako dane wejściowe i łączy te krotki danych lub pary klucz-wartość w mniejsze zestawy krotek. Zadanie Zmniejsz jest zawsze wykonywane po zadaniu mapy.

Poniżej znajdują się różne fazy MapReduce: –

• Faza wejściowa : W fazie wejściowej czytnik rekordów pomaga przetłumaczyć każdy rekord w pliku wejściowym i wysłać przeanalizowane dane w postaci par klucz-wartość do programu mapującego.
• Mapa: Funkcja mapy jest zdefiniowana przez użytkownika. Pomaga przetwarzać serię par klucz-wartość i generować zero lub wiele par klucz-wartość.
• Klucze pośrednie: pary klucz-wartość generowane przez program mapujący są znane jako klucze pośrednie.
• Combiner : Ten rodzaj lokalnego Reduktora pomaga grupować podobne dane wygenerowane z fazy mapy w identyfikowalne zestawy. Jest to opcjonalna część algorytmu MapReduce.
• Pomieszaj i sortuj: Zadanie Reduktora rozpoczyna się od tego kroku, w którym pobiera zgrupowane pary klucz-wartość do komputera, na którym Reduktor jest już uruchomiony. Pary klucz-wartość są segregowane według klucza na bardziej obszerną listę danych. Lista danych następnie grupuje równoważne klucze, aby z łatwością iterować ich wartości w zadaniu Reducer.
• Reduktor : Reduktor pobiera dane par klucz-wartość zgrupowane jako dane wejściowe, a następnie uruchamia funkcję Reduktor na każdym z nich. Tutaj dane można filtrować, agregować i łączyć na wiele sposobów. Potrzebuje również szerokiego zakresu przetwarzania. Po zakończeniu procesu daje zero lub wiele par klucz-wartość do ostatniego kroku.
• Faza wyjściowa: W tej fazie istnieje program do formatowania danych wyjściowych, który tłumaczy końcowe pary klucz-wartość z funkcji Reducer i zapisuje je w pliku za pomocą programu do zapisywania rekordów.

MapReduce odbywa się w trzech etapach:-

Etap 1: Etap mapy

Etap 2: etap losowania

Etap 3: Etap redukcji.

Przykłady, które pomogą lepiej zrozumieć etapy. Oto przykład problemu Wordcount rozwiązanego przez Mapreduce na etapach: –

Weź pod uwagę poniższe dane wejściowe:-

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

1. Powyższe dane zostały podzielone na trzy podziały wejściowe.

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

2. W kolejnym etapie dane te są wprowadzane do następnej fazy, zwanej fazą mapowania.

Biorąc pod uwagę pierwszą linię (Anna Karen Lola), otrzymujemy trzy pary klucz-wartość – Anna, 1; Karen, 1; Lola, 1.

Wynik znajdziesz w fazie mapowania poniżej:-

• Anna,1
  Karen,1
  Lola,1
• Klara,1
  Klara,1
  Lola,1
• Anna,1
  Klara,1
  Karen,1

3. Wspomniane powyżej dane są następnie wprowadzane do następnej fazy. Ta faza nazywana jest fazą sortowania i tasowania. Dane w tej fazie są grupowane w unikalne klucze i dalej sortowane. Znajdziesz wynik fazy sortowania i tasowania:

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

4. Powyższe dane są następnie wprowadzane do następnej fazy, zwanej fazą redukcji.

Wszystkie wartości klucza są tutaj agregowane i liczona jest liczba jedynek.

Poniżej znajduje się wynik w fazie redukcji:

• Lola, 2
• Karen, 2
• Anna,2
• Klara,3

Przeczytaj nasze popularne artykuły związane z tworzeniem oprogramowania

Dlaczego warto wybrać MapReduce?

Jako model programowania do pisania aplikacji, MapReduce jest jednym z najlepszych narzędzi do równoległego przetwarzania dużych zbiorów danych na wielu węzłach. Inne zalety korzystania z MapReduce są następujące: –

• Bezpieczeństwo
• Skalowalność
• Elastyczność
• Przyjazny dla budżetu
• Uwierzytelnianie
• Uproszczony model programowania
• Szybki i skuteczny
• Dostępność
• Przetwarzanie równoległe
• Odporność

Wniosek

Big Data to bardzo ważna część naszego życia, ponieważ gigantyczne korporacje, na których kwitnie gospodarka, opierają się na wspomnianych Big Data. Dziś jest to jeden z najbardziej opłacalnych wyborów zawodowych, na które można się zdecydować.

Jeśli chcesz zapisać się na rzetelny kurs w Advanced Certificate Program w Big Data , nie szukaj dalej. upGrad ma najlepszy kurs, z jakim się spotkasz. Nauczysz się najlepszych umiejętności zawodowych, takich jak przetwarzanie danych za pomocą PySpark, magazynowanie danych, MapReduce, przetwarzanie Big Data w chmurze, przetwarzanie w czasie rzeczywistym i tym podobne.