Mapreduce în Big Data: prezentare generală, funcționalitate și importanță

Ce este Big Data?

Big Data este o colecție cuprinzătoare de cantități mari de date care nu pot fi procesate cu ajutorul metodelor tradiționale de calcul. Analiza datelor mari se referă la utilizarea unor metode precum analiza comportamentului utilizatorilor, analiza predictivă sau diverse alte analize avansate care tratează eficient datele mari. Analiza datelor mari este utilizată pentru a extrage sistematic informații din seturi mari de date.

Odată cu progresul tehnologiei, viețile noastre bazate pe digital depind în primul rând de seturi mari de date din diferite domenii. Datele sunt peste tot, de la dispozitive digitale precum telefoanele mobile la sisteme informatice și reprezintă o resursă vitală pentru organizațiile și întreprinderile mari. Ei se bazează pe seturi mari de date neprocesate, care se încadrează sub umbrela Big Data.

Prin urmare, colectarea, studiul, analiza și extragerea informațiilor sunt esențiale pentru creșterea afacerilor și a altor scopuri în diferite sectoare. Sarcina oamenilor de știință a datelor este să prelucreze aceste date și să le prezinte companiei pentru prognoză și planificare de afaceri.

`

Explorați cursurile noastre populare de inginerie software

Ce este MapReduce?

MapReduce este un model de programare care joacă un rol esențial în procesarea datelor mari și seturi de date mari cu ajutorul unui algoritm paralel, distribuit pe un cluster. Programele MapReduce pot fi scrise în multe limbaje de programare precum C++, Java, Ruby, Python etc. Cel mai mare avantaj al MapReduce este că face procesarea datelor ușor de scalat pe numeroase noduri de computer.

MapReduce și HDFS sunt utilizate în principal pentru gestionarea eficientă a datelor mari. Hadoop este denumit bazele de bază ale acestui sistem Mapreduce și HDFS cuplat, cunoscut sub numele de sistemul HDFS-MapReduce. Prin urmare, este inutil să spunem că MapReduce este o componentă integrală a ecosistemului Apache Hadoop. Cadrul Mapreduce contribuie la îmbunătățirea procesării datelor la un nivel masiv. Apache Hadoop constă din alte elemente care includ Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Pig și Yarn.

MapReduce ajută la îmbunătățirea procesării datelor cu ajutorul algoritmilor dispersați și paraleli ai ecosistemului Hadoop. Aplicarea acestui model de programare în comerțul electronic și platformele sociale ajută la analiza uriașele date colectate de la utilizatorii online.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

Cum funcționează MapReduce?

Algoritmul MapReduce constă din două sarcini integrale, și anume Map și Reduce. Sarcina Hartă preia un set de date și îl transformă într-un alt set de date, unde elementele individuale sunt împărțite în tupluri sau perechi cheie-valoare. Sarcina de reducere preia rezultatul din Hartă ca intrare și combină acele tupluri de date sau perechi cheie-valoare în seturi de tuplu mai mici. Sarcina de reducere este întotdeauna efectuată după lucrarea hărții.

Mai jos sunt diferitele faze ale MapReduce:-

• Faza de intrare : în faza de introducere, un Cititor de înregistrări ajută la traducerea fiecărei înregistrări din fișierul de intrare și la trimiterea datelor analizate sub formă de perechi cheie-valoare către mapper.
• Hartă: funcția hartă este definită de utilizator. Ajută la procesarea unei serii de perechi cheie-valoare și la generarea de zero sau mai multe perechi cheie-valoare.
• Chei intermediare: perechile cheie-valoare generate de mapator sunt cunoscute ca chei intermediare.
• Combinator : Acest tip de Reductor local ajută la gruparea datelor similare generate din faza hărții în seturi identificabile. Este o parte opțională a algoritmului MapReduce.
• Amestecare și sortare: sarcina Reducer începe cu acest pas în care descarcă perechile cheie-valoare grupate în mașină, unde Reducer-ul rulează deja. Perechile cheie-valoare sunt separate după cheie într-o listă de date mai extinsă. Lista de date grupează apoi cheile echivalente împreună pentru a le repeta cu ușurință valorile în sarcina Reducer.
• Reductor : Reducetorul preia datele pereche cheie-valoare grupate ca intrare și apoi rulează o funcție Reducer pe fiecare dintre ele. Aici, datele pot fi filtrate, agregate și combinate în mai multe moduri. De asemenea, are nevoie de o gamă largă de procesare. Odată ce procesul se încheie, acesta oferă zero sau mai multe perechi cheie-valoare pasului final.
• Faza de ieșire: în această fază, există un formatator de ieșire care traduce perechile cheie-valoare finale din funcția Reducer și le scrie într-un fișier folosind un writer de înregistrări.

MapReduce are loc în trei etape: -

Etapa 1: Etapa hărții

Etapa 2: Etapa de amestecare

Etapa 3: Etapa de reducere.

Exemple pentru a înțelege mai bine etapele. Iată un exemplu de problemă Wordcount rezolvată de Mapreduce prin etapele:-

Luați în considerare datele de intrare de mai jos: -

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

1. Datele de mai sus au fost separate în trei diviziuni de intrare.

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

2. În etapa următoare, aceste date sunt introduse în următoarea fază, care este denumită faza de cartografiere.

Luând în considerare prima linie (Anna Karen Lola), obținem trei perechi cheie-valoare – Anna, 1; Karen, 1; Lola, 1.

Veți găsi rezultatul în faza de cartografiere de mai jos:-

• Anna, 1
  Karen, 1
  Lola, 1
• Clara,1
  Clara,1
  Lola, 1
• Anna, 1
  Clara,1
  Karen, 1

3. Datele menționate mai sus sunt apoi introduse în următoarea fază. Această fază se numește faza de sortare și amestecare. Datele din această fază sunt grupate în chei unice și sunt sortate în continuare. Veți găsi rezultatul fazei de sortare și amestecare:

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

4. Datele de mai sus sunt apoi introduse în următoarea fază, care se numește faza de reducere.

Toate valorile cheie sunt agregate aici, iar numărul de 1 este numărat.

Mai jos este rezultatul în faza de reducere:

• Lola, 2
• Karen, 2
• Anna, 2
• Clara,3

Citiți articolele noastre populare legate de dezvoltarea software

De ce să alegeți MapReduce?

Ca model de programare pentru scrierea aplicațiilor, MapReduce este unul dintre cele mai bune instrumente pentru procesarea datelor mari în paralel pe mai multe noduri. Alte avantaje ale utilizării MapReduce sunt următoarele:

• Securitate
• Scalabilitate
• Flexibilitate
• Buget-friendly
• Autentificare
• Model simplificat de programare
• Rapid și eficient
• Disponibilitate
• Procesare paralelă
• Reziliență

Concluzie

Big Data este o parte foarte importantă a vieții noastre, deoarece corporațiile gigantice pe care economia prosperă se bazează pe aceste Big Data. Astăzi, este una dintre cele mai profitabile alegeri de carieră pentru care se poate opta.

Dacă doriți să vă înscrieți la un curs de încredere în Programul de certificat avansat în Big Data , atunci nu căutați mai departe. upGrad are cel mai bun curs pe care îl vei întâlni. Veți învăța abilități profesionale de top precum Procesarea datelor cu PySpark, Data Warehousing, MapReduce, Procesarea datelor mari pe cloud, Procesarea în timp real și altele asemenea.