MapReduce w Big Data: zakres kariery, zastosowania i umiejętności

Możesz nie wierzyć, że każdego dnia na całym świecie wysyłanych jest ponad 305 miliardów e-maili. Każdego dnia w Google pojawia się ponad 3,5 miliarda zapytań. To mówi nam, że każdego dnia ludzie generują dużą ilość danych. Według statystyk, ludzie codziennie produkują 2,5 tryliona bajtów danych. Wyobraź sobie duże porcje danych, których firmy potrzebują do efektywnego przechowywania, zarządzania i przetwarzania. To gigantyczne zadanie.

Dlatego naukowcy i inżynierowie skupiają się na opracowywaniu nowych platform, technologii i oprogramowania do efektywnego zarządzania dużymi ilościami danych. Technologie te pomagają również firmom filtrować odpowiednie dane i wykorzystywać je do generowania przychodów. Jedną z takich technologii jest MapReduce w Big Data.

Co to jest MapReduce?

MapReduce to algorytm lub model programowania używany w oprogramowaniu Hadoop, które jest platformą do zarządzania dużymi zbiorami danych. Dzieli klastry Big Data w systemie plików Hadoop (HDFS) na małe zestawy.

Jak sama nazwa wskazuje, model MapReduce wykorzystuje dwie metody – mapowanie i zmniejszanie. Cały proces odbywa się w trzech etapach; dzielenie, nakładanie i łączenie.

Podczas procesu mapowania algorytm dzieli dane wejściowe na mniejsze segmenty. Następnie dane są mapowane w celu wykonania wymaganej akcji i tworzą pary klucz-wartość. W następnym kroku te pary klucz-wartość są łączone. Nazywa się to łączeniem lub kombinacją. Jest to powszechnie nazywane etapem tasowania. Te pary klucz-wartość są sortowane przez łączenie danych wejściowych z tym samym zestawem kluczy i usuwanie zduplikowanych danych.

Dalej jest etap redukcji, na którym dane wejściowe są odbierane z etapu łączenia i sortowania. Na tym etapie różne zestawy danych są redukowane i łączone w jedno wyjście. To jest etap podsumowujący.

Jeśli jesteś początkującym i chciałbyś zdobyć wiedzę na temat Big Data, sprawdź nasze kursy Big Data.

Jakie jest zastosowanie MapReduce w BigData?

Big Data jest dostępna zarówno w formie ustrukturyzowanej, jak i nieustrukturyzowanej. Chociaż firmom łatwiej jest przetwarzać dane ustrukturyzowane, dane nieustrukturyzowane stanowią problem dla firm. I tu z pomocą przychodzi MapReduce w Big Data. Oto niektóre z zalet MapReduce w oprogramowaniu Hadoop.

1. Konwertuje Big Data w przydatną formę

Big Data jest zwykle dostępna w postaci surowej, którą należy przekonwertować lub przetworzyć na przydatne informacje. Jednak konwersja Big Data za pomocą tradycyjnego oprogramowania staje się prawie niemożliwa ze względu na samą objętość. MapReduce przetwarza Big Data i przekształca je w pary klucz-wartość, które dodają wartości firmom i firmom.

MapReduce jest korzystny dla różnych sektorów. Na przykład użycie MapReduce w branży medycznej pomoże w przejrzeniu ogromnych plików i wcześniejszych zapisów oraz przetworzeniu historii medycznej pacjentów. Tym samym oszczędza czas i wspomaga wczesne leczenie pacjentów, zwłaszcza w stanach krytycznych. Podobnie sektor eCommerce pomaga przetwarzać istotne dane, w tym zamówienia klientów, płatności, stany magazynowe itp.

2. Zmniejsza ryzyko

Big Data jest dostępna na połączonych serwerach. Dlatego nawet niewielkie naruszenie bezpieczeństwa może skutkować dużą stratą dla firm. Firmy mogą zapobiegać utracie danych i cybernaruszeniom dzięki kilku warstwom szyfrowania danych. Algorytm MapReduce zmniejsza prawdopodobieństwo naruszenia bezpieczeństwa danych. Ponieważ MapReduce jest technologią równoległą, wykonuje kilka funkcji jednocześnie i dodaje warstwę bezpieczeństwa, ponieważ śledzenie wszystkich zadań wykonywanych razem staje się trudne. Ponadto MapReduce konwertuje dane na pary klucz-wartość, które służą jako warstwa szyfrowania.

3. Wykrywa zduplikowane dane

Jedną z istotnych zalet MapReduce jest deduplikacja danych, która polega na identyfikacji zduplikowanych i nadmiarowych danych oraz pozbyciu się ich. Znacznik MD5 w algorytmie MapReduce znajduje zduplikowane dane w parach klucz-wartość i eliminuje je.

4. Opłacalne

Ponieważ Hadoop ma magazyn w chmurze, jest opłacalny dla firm w porównaniu z innymi platformami, na których firmy muszą wydać na dodatkową pamięć w chmurze. Hadoop. MapReduce dzieli duże zestawy danych na małe części, które można łatwo przechowywać.

Jaki jest zakres kariery MapReduce w Big Data?

Oczekuje się, że do 2025 r. ilość danych generowanych przez ludzi dziennie osiągnie 463 eksabajtów. Dlatego w ciągu najbliższych kilku lat rozwój rynku MapReduce prawdopodobnie będzie rósł w zawrotnym tempie. To ostatecznie zwiększy liczbę ofert pracy w branży MapReduce.

Oczekuje się, że wielkość rynku Hadoop wzrośnie wykładniczo do 2026 r. W 2019 r. wielkość rynku Hadoop wyniosła 26,74 mld USD. Przewiduje się, że do 2027 r. rynek wzrośnie o 37,5% CAGR i osiągnie ponad 340 mln USD.

Na wykładniczy wzrost usług Hadoop i MapReduce przyczyniają się różne czynniki. Czynnikiem napędowym jest wzrost konkurencji ze względu na rosnącą liczbę przedsiębiorstw i przedsiębiorstw. Nawet małe i średnie przedsiębiorstwa sektora (MŚP) również przyjmują Hadoop. Ponadto rosnące inwestycje w sektor analityki danych to kolejny czynnik napędzający rozwój Hadoop i MapReduce.

Ponadto, ponieważ Hadoop nie ogranicza się do konkretnego sektora, masz możliwość wyboru pożądanej dziedziny. Możesz zająć się finansami i bankowością, mediami i rozrywką, transportem, opieką zdrowotną, energią i edukacją.

Zobaczmy najbardziej pożądane role w branży Hadoop!

1. Inżynier Big Data

To ważna pozycja w każdej firmie. Inżynierowie Big Data muszą budować rozwiązania dla firm, które mogą efektywnie gromadzić, przetwarzać i analizować duże zbiory danych. Średnia pensja inżyniera Big Data w Indiach wynosi 8 lakhów INR rocznie.

2. Programista Hadoop

Rola programisty Hadoop jest podobna do roli programisty. Głównym obowiązkiem programisty Hadoop jest kodowanie lub programowanie aplikacji Hadoop i pisanie kodów do interakcji z MapReduce. Programista Hadoop jest odpowiedzialny za tworzenie i obsługę aplikacji oraz rozwiązywanie problemów z błędami. Niezbędna jest znajomość Java, SQL, Linux i innych języków kodowania. Średnia pensja podstawowa dewelopera Hadoop w Indiach wynosi 7,55 000 INR.

3. Analityk Big Data

Jak sama nazwa wskazuje, opis stanowiska analityka Big Data polega na analizowaniu Big Data i przekształcaniu go w przydatne informacje dla firm. Analityk danych interpretuje dane, aby znaleźć wzorce. Podstawowe umiejętności wymagane do zostania analitykiem Big Data to eksploracja danych i audyt danych.

Analityk Big Data to jeden z najlepiej płatnych profili w Indiach. Średnia pensja podstawowego analityka danych wynosi sześć tysięcy, podczas gdy doświadczony analityk Big Data może zarobić do 1 miliona INR rocznie.

4. Architekt Big Data

Ta praca obejmuje ułatwienie całego procesu Hadoop. Zadaniem architekta Big Data jest nadzorowanie wdrażania Hadoop. Planuje, projektuje i wymyśla strategie dotyczące skalowania organizacji za pomocą Hadoop. Roczna pensja doświadczonego architekta Big Data w Indiach wynosi prawie 20 lakhów rocznie.

Jak nauczyć się umiejętności MapReduce?

Przy dużej liczbie miejsc pracy na rynku, liczba osób poszukujących pracy w Hadoop jest również wysoka. Dlatego musisz nauczyć się odpowiednich umiejętności, aby zyskać przewagę konkurencyjną.

Najbardziej pożądane umiejętności do budowania kariery w MapReduce to analiza danych, Java, Python i Scala. Możesz poznać zawiłości Big Data, Hadoop Software i MapReduce, uczestnicząc w kursie certyfikacji Big Data.

Zaawansowany program certyfikacji upGrad w Big Data pomaga w nauce przetwarzania i magazynowania danych w czasie rzeczywistym, MapReduce, przetwarzania w chmurze i nie tylko. Ten program najlepiej nadaje się dla pracujących profesjonalistów, którzy chcą zmienić swoją karierę w Big Data lub zwiększyć swoje umiejętności rozwoju. upGrad oferuje również wsparcie zawodowe wszystkim uczącym się, takie jak próbne rozmowy kwalifikacyjne i sprawy pracy.

Wniosek

Hadoop to obecnie jedna z najbardziej pożądanych karier. Wraz z rosnącą produkcją danych z każdym mijającym dniem, wiele możliwości rozwoju będzie dostępnych w obszarach Hadoop i MapReduce w ciągu najbliższych kilku lat. Jeśli szukasz wymagającej i dobrze płatnej pracy, możesz rozważyć pracę w branży Hadoop. W tym celu będziesz musiał nauczyć się różnych umiejętności, które dadzą ci dodatkową przewagę.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.