MapReduce em Big Data: Escopo de Carreira, Aplicações e Habilidades

Você pode não acreditar que todos os dias mais de 305 bilhões de e-mails são enviados em todo o mundo. Existem mais de 3,5 bilhões de consultas de pesquisa no Google todos os dias. Isso nos diz que uma grande quantidade de dados está sendo gerada por humanos todos os dias. Segundo as estatísticas, os seres humanos produzem 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. Imagine os grandes blocos de dados que as empresas precisam para armazenar, gerenciar e processar com eficiência. É uma tarefa gigantesca.

Portanto, cientistas e engenheiros se concentram no desenvolvimento de novas plataformas, tecnologias e softwares para gerenciar com eficiência grandes quantidades de dados. Essas tecnologias também ajudam as empresas a filtrar dados relevantes e usá-los para gerar receitas. Uma dessas tecnologias é o MapReduce em Big Data.

O que é MapReduce?

MapReduce é um algoritmo ou modelo de programação usado no software Hadoop que é uma plataforma para gerenciar big data. Ele divide os clusters de Big Data no Hadoop File System (HDFS) em pequenos conjuntos.

Como o nome sugere, o modelo MapReduce usa dois métodos – mapear e reduzir. Todo o processo é feito em três etapas; dividir, aplicar e combinar.

Durante o processo de mapeamento, o algoritmo divide os dados de entrada em segmentos menores. Em seguida, os dados são mapeados para executar a ação necessária e criam pares de valores-chave. Na próxima etapa, esses pares de valores-chave são reunidos. Isso é conhecido como fusão ou combinação. É comumente chamado de estágio de embaralhamento. Esses pares de chave-valor são classificados reunindo entradas com o mesmo conjunto de chaves e removendo dados duplicados.

Em seguida é o estágio de redução, no qual a entrada é recebida do estágio de mesclagem e classificação. Durante esta etapa, diferentes conjuntos de dados são reduzidos e combinados em uma única saída. É a fase de resumo.

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Qual é o uso do MapReduce em BigData?

Big Data está disponível tanto na forma estruturada como não estruturada. Embora seja mais fácil para as empresas processarem dados estruturados, os dados não estruturados representam uma preocupação para as empresas. É aqui que o MapReduce em Big Data vem em socorro. Aqui estão alguns dos benefícios do MapReduce no software Hadoop.

1. Converte Big Data em Forma Útil

O Big Data geralmente está disponível em formato bruto que precisa ser convertido ou processado em informações úteis. No entanto, torna-se quase impossível converter Big Data por meio de software tradicional devido ao grande volume. MapReduce processa Big Data e os converte em pares chave-valor que agregam valor a negócios e empresas.

MapReduce é benéfico para vários setores. Por exemplo, o uso do MapReduce na indústria médica ajudará a analisar arquivos enormes e registros anteriores e processar o histórico médico dos pacientes. Assim, economiza tempo e auxilia no tratamento precoce de pacientes, especialmente em doenças críticas. Da mesma forma, o setor de comércio eletrônico ajuda a processar dados essenciais, incluindo pedidos de clientes, pagamentos, estoques de estoque, etc.

2. Diminui o risco

Big Data está disponível em servidores conectados. Portanto, mesmo uma pequena violação de segurança pode resultar em um grande prejuízo para as empresas. As empresas podem evitar a perda de dados e violações cibernéticas com várias camadas de criptografia de dados. O algoritmo MapReduce diminui as chances de violações de dados. Como o MapReduce é uma tecnologia paralela, ele executa várias funções simultaneamente e adiciona uma camada de segurança, pois torna-se difícil rastrear todas as tarefas realizadas em conjunto. Além disso, o MapReduce converte dados em pares chave-valor que servem como uma camada de criptografia.

3. Detecta dados duplicados

Um dos benefícios significativos do MapReduce é a desduplicação de dados, que é identificar dados duplicados e redundantes e se livrar deles. O marcador MD5 no algoritmo MapReduce encontra dados duplicados em pares chave-valor e os elimina.

4. Econômico

Como o Hadoop possui uma instalação de armazenamento em nuvem, é econômico para as empresas em comparação com outras plataformas nas quais as empresas precisam gastar em armazenamento em nuvem adicional. Hadoop. O MapReduce divide grandes conjuntos de dados em pequenas partes fáceis de armazenar.

Qual é o Escopo de Carreira do MapReduce em Big Data?

Espera-se que a quantidade de dados produzidos por humanos por dia chegue a 463 exabytes até 2025. Portanto, nos próximos anos, o crescimento do mercado de MapReduce provavelmente crescerá em uma velocidade tremenda. Isso acabará por aumentar o número de oportunidades de trabalho na indústria MapReduce.

Espera -se que o tamanho do mercado do Hadoop aumente exponencialmente até 2026. Em 2019, o tamanho do mercado do Hadoop foi de US$ 26,74 bilhões. Prevê-se que o mercado cresça a um CAGR de 37,5% até 2027 e atinja mais de US $ 340 milhões.

Vários fatores estão contribuindo para o aumento exponencial dos serviços Hadoop e MapReduce. O crescimento da concorrência devido ao aumento do número de empresas e empreendimentos é o fator determinante. Mesmo as pequenas e médias empresas do setor (PMEs) também estão adotando o Hadoop. Além disso, o aumento do investimento no setor de análise de dados é outro fator que impulsiona o crescimento do Hadoop e do MapReduce.

Além disso, como o Hadoop não se limita a um setor específico, você tem a oportunidade de escolher o campo desejado. Você pode entrar em finanças e bancos, mídia e entretenimento, transporte, saúde, energia e educação.

Vamos ver os papéis mais desejados na indústria Hadoop!

1. Engenheiro de Big Data

Esta é uma posição de destaque em qualquer empresa. Os engenheiros de big data precisam criar soluções para empresas que possam coletar, processar e analisar big data com eficiência. O salário médio de um engenheiro de big data na Índia é de INR 8 lakhs por ano.

2. Desenvolvedor Hadoop

O papel de um desenvolvedor do Hadoop é semelhante ao de um desenvolvedor de software. A principal responsabilidade de um Desenvolvedor Hadoop é codificar ou programar Aplicativos Hadoop e escrever códigos para interagir com o MapReduce. Um desenvolvedor do Hadoop é responsável por criar e operar o aplicativo e solucionar erros. É essencial conhecer Java, SQL, Linux e outras linguagens de codificação. O salário base médio de um desenvolvedor Hadoop na Índia é de INR 7.55.000.

3. Analista de Big Data

Como o nome sugere, a descrição do trabalho de um analista de Big Data é analisar o Big Data e convertê-lo em informações úteis para as empresas. Um analista de dados interpreta os dados para encontrar padrões. As habilidades essenciais necessárias para se tornar um analista de Big Data são mineração de dados e auditoria de dados.

Um analista de Big Data é um dos perfis mais bem pagos da Índia. O salário médio de um analista de dados de nível básico é de seis lakhs, enquanto um analista de Big Data experiente pode ganhar até INR 1 milhão por ano.

4. Arquiteto de Big Data

Esse trabalho inclui facilitar todo o processo do Hadoop. O trabalho de um arquiteto de Big Data é supervisionar a implantação do Hadoop. Ele planeja, projeta e apresenta estratégias sobre como uma organização pode escalar com a ajuda do Hadoop. O salário anual de um experiente arquiteto de Big Data na Índia é de quase 20 lakhs por ano.

Como você pode aprender as habilidades do MapReduce?

Com muitos empregos no mercado, o número de candidatos a emprego no Hadoop também é alto. Portanto, você deve aprender habilidades relevantes para obter uma vantagem competitiva.

As habilidades mais desejadas para construir uma carreira no MapReduce são análise de dados, Java, Python e Scala. Você pode aprender os meandros de Big Data, Hadoop Software e MapReduce fazendo um curso de certificação em Big Data.

O Programa de Certificado Avançado em Big Data do upGrad ajuda você a adquirir aprendizado em tempo real sobre processamento e armazenamento de dados, MapReduce, processamento em nuvem e muito mais. Este programa é mais adequado para profissionais que desejam mudar de carreira em Big Data ou aprimorar suas habilidades para o crescimento. O upGrad também oferece suporte profissional a todos os alunos, como entrevistas simuladas e assuntos de trabalho.

Conclusão

O Hadoop é uma das carreiras mais cobiçadas atualmente. Com o aumento da produção de dados a cada dia que passa, muitas oportunidades de crescimento estarão disponíveis nas áreas Hadoop e MapReduce nos próximos anos. Se você estiver procurando por uma função desafiadora e bem remunerada, considere um emprego na indústria Hadoop. Para isso, você precisará aprender várias habilidades que lhe darão uma vantagem adicional.

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