Mapreduce em Big Data: Visão Geral, Funcionalidade e Importância

O que é Big Data?

Big Data é a coleção abrangente de grandes quantidades de dados que não podem ser processados ​​com a ajuda de métodos tradicionais de computação. A análise de big data refere-se à utilização de métodos como análise de comportamento do usuário, análise preditiva ou várias outras análises avançadas que lidam efetivamente com big data. A análise de big data é usada para extrair informações de grandes conjuntos de dados sistematicamente.

Com o avanço da tecnologia, nossas vidas digitais dependem principalmente de grandes conjuntos de dados em vários campos. Os dados estão em toda parte, de dispositivos digitais como telefones celulares a sistemas de computador e são um recurso vital para grandes organizações e negócios. Eles contam com grandes conjuntos de dados não processados, que se enquadram no guarda-chuva de big data.

Portanto, a coleta, estudo, análise e extração de informações são essenciais para o crescimento dos negócios e outros fins em diversos setores. O trabalho dos cientistas de dados é processar esses dados e apresentá-los à empresa para previsão e planejamento de negócios.

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O que é MapReduce?

MapReduce é um modelo de programação que desempenha um papel integral no processamento de big data e grandes conjuntos de dados com a ajuda de um algoritmo paralelo distribuído em um cluster. Os programas MapReduce podem ser escritos em muitas linguagens de programação como C++, Java, Ruby, Python, etc. A maior vantagem do MapReduce é que ele torna o processamento de dados fácil de escalar em vários nós de computador.

MapReduce e HDFS são usados ​​principalmente para o gerenciamento eficaz de big data. O Hadoop é referido como os fundamentos básicos deste sistema Mapreduce e HDFS acoplado, conhecido como sistema HDFS-MapReduce. Portanto, é desnecessário dizer que o MapReduce é um componente integral do ecossistema Apache Hadoop. O framework do Mapreduce contribui para o aprimoramento do processamento de dados em um nível massivo. O Apache Hadoop consiste em outros elementos que incluem Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Pig e Yarn.

O MapReduce ajuda a aprimorar o processamento de dados com a ajuda de algoritmos dispersos e paralelos do ecossistema Hadoop. A aplicação deste modelo de programação em e-commerce e plataformas sociais ajuda a analisar os enormes dados coletados de usuários online.

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Como o MapReduce funciona?

O algoritmo MapReduce consiste em duas tarefas integrais, a saber, Mapear e Reduzir. A tarefa Map pega um conjunto de dados e passa a convertê-lo em outro conjunto de dados, onde os elementos individuais são divididos em tuplas ou pares de valores-chave. A tarefa Reduzir usa a saída do Mapa como entrada e combina essas tuplas de dados ou pares de valores-chave em conjuntos de tuplas menores. A tarefa Reduzir é sempre executada após o trabalho de mapa.

Abaixo estão as várias fases do MapReduce:-

• Fase de entrada : Na fase de entrada, um leitor de registros ajuda a traduzir cada registro no arquivo de entrada e enviar os dados analisados ​​na forma de pares de valores-chave para o mapeador.
• Mapa: A função de mapa é definida pelo usuário. Ele ajuda a processar uma série de pares de valores-chave e gerar zero ou vários pares de valores-chave.
• Chaves Intermediárias: Os pares chave-valor gerados pelo mapeador são conhecidos como chaves intermediárias.
• Combiner : Este tipo de redutor local ajuda a agrupar dados semelhantes gerados a partir da fase de mapa em conjuntos identificáveis. É uma parte opcional do algoritmo MapReduce.
• Shuffle and Sort: A tarefa do Redutor começa com esta etapa em que baixa os pares de valores-chave agrupados na máquina, onde o Redutor já está em execução. Os pares chave-valor são segregados por chave em uma lista de dados mais extensa. A lista de dados agrupa as chaves equivalentes para iterar seus valores com facilidade na tarefa Redutor.
• Redutor : O Redutor recebe os dados emparelhados de chave-valor agrupados como entrada e, em seguida, executa uma função Redutor em cada um deles. Aqui, os dados podem ser filtrados, agregados e combinados de várias maneiras. Ele também precisa de uma ampla gama de processamento. Quando o processo termina, ele fornece zero ou vários pares de valores-chave para a etapa final.
• Fase de saída: Nesta fase, há um formatador de saída que traduz os pares chave-valor finais da função Redutor e os grava em um arquivo usando um gravador de registros.

MapReduce ocorre em três etapas:-

Fase 1: A fase do mapa

Fase 2: A fase de embaralhamento

Fase 3: A fase de redução.

Exemplos para ajudar a entender melhor as etapas. Aqui está um exemplo de um problema de contagem de palavras resolvido pelo Mapreduce através dos estágios: -

Leve em consideração os dados de entrada abaixo: -

• Ana Karen Lola
• Clara Clara Lola
• Ana Clara Karen

1. Os dados acima foram segregados em três divisões de entrada.

• Ana Karen Lola
• Clara Clara Lola
• Ana Clara Karen

2. No próximo estágio, esses dados são alimentados na próxima fase, que é chamada de fase de mapeamento.

Considerando a primeira linha (Anna Karen Lola), obtemos três pares de valores-chave – Anna, 1; Karen, 1; Lola, 1.

Você encontrará o resultado na fase de mapeamento abaixo: -

• Ana, 1
  Karen, 1
  Lola,1
• Clara,1
  Clara,1
  Lola,1
• Ana, 1
  Clara,1
  Karen, 1

3. Os dados mencionados acima são então alimentados na próxima fase. Essa fase é chamada de fase de classificação e embaralhamento. Os dados nesta fase são agrupados em chaves exclusivas e são classificados posteriormente. Você encontrará o resultado da fase de classificação e embaralhamento:

• Lula,(1,1)
• Karen(1,1)
• Ana(1,1)
• Clara(1,1,1)

4. Os dados acima são então alimentados na próxima fase, que é chamada de fase de redução.

Todos os valores de chave são agregados aqui e o número de 1s é contado.

Abaixo está o resultado na fase de redução:

• Lola,2
• Karen,2
• Ana, 2
• Clara, 3

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Por que escolher o MapReduce?

Como modelo de programação para escrever aplicativos, o MapReduce é uma das melhores ferramentas para processar big data paralelamente em vários nós. Outras vantagens de usar MapReduce são as seguintes: -

• Segurança
• Escalabilidade
• Flexibilidade
• Econômico
• Autenticação
• Modelo de programação simplificado
• Rápido e eficaz
• Disponibilidade
• Processamento paralelo
• Resiliência

Conclusão

O Big Data é uma parte muito importante de nossas vidas, pois as corporações gigantes nas quais a economia prospera dependem do referido Big Data. Hoje, é uma das escolhas de carreira mais lucrativas que se pode optar.

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