MapReduce în Big Data: domeniul de carieră, aplicații și abilități

S-ar putea să nu crezi că în fiecare zi sunt trimise peste 305 de miliarde de e-mailuri în toată lumea. Există peste 3,5 miliarde de interogări de căutare pe Google în fiecare zi. Acest lucru ne spune că o mare cantitate de date este generată de oameni în fiecare zi. Potrivit statisticilor, ființele umane produc 2,5 chintilioane de octeți de date în fiecare zi. Imaginează-ți cantitățile mari de date de care companiile au nevoie pentru a stoca, gestiona și procesa eficient. Este o sarcină mamut.

Prin urmare, oamenii de știință și inginerii se concentrează pe dezvoltarea de noi platforme, tehnologii și software pentru a gestiona eficient cantități mari de date. Aceste tehnologii ajută, de asemenea, companiile să filtreze datele relevante și să le folosească pentru a genera venituri. O astfel de tehnologie este MapReduce în Big Data.

Ce este MapReduce?

MapReduce este un algoritm sau model de programare utilizat în software-ul Hadoop, care este o platformă de gestionare a datelor mari. Împarte clusterele de date mari din sistemul de fișiere Hadoop (HDFS) în seturi mici.

După cum sugerează și numele, modelul MapReduce folosește două metode – map și reduce. Întregul proces se realizează în trei etape; împărțirea, aplicarea și combinarea.

În timpul procesului de mapare, algoritmul împarte datele de intrare în segmente mai mici. Apoi, datele sunt mapate pentru a efectua acțiunea necesară și creează perechi cheie-valoare. În pasul următor, aceste perechi cheie-valoare sunt reunite. Acest lucru este cunoscut sub numele de fuziune sau combinație. Se numește în mod obișnuit etapa de amestecare. Aceste perechi cheie-valoare sunt sortate prin reunirea intrărilor cu același set de chei și prin eliminarea datelor duplicate.

Urmează etapa de reducere, la care se primește intrarea din etapa de îmbinare și sortare. În timpul acestui pas, diferite seturi de date sunt reduse și combinate într-o singură ieșire. Este etapa de rezumat.

Dacă sunteți începător și doriți să obțineți experiență în domeniul big data, consultați cursurile noastre de big data.

La ce folosește MapReduce în BigData?

Big Data este disponibil atât în ​​formă structurată, cât și în formă nestructurată. Deși este mai ușor pentru companii să prelucreze date structurate, datele nestructurate reprezintă o preocupare pentru companii. Aici vine în ajutor MapReduce în Big Data. Iată câteva dintre beneficiile MapReduce în software-ul Hadoop.

1. Transformă datele mari într-o formă utilă

Big Data este de obicei disponibil sub formă brută care trebuie convertită sau procesată în informații utile. Cu toate acestea, devine aproape imposibilă convertirea datelor mari prin intermediul software-ului tradițional din cauza volumului mare. MapReduce procesează Big Data și le convertește în perechi cheie-valoare care adaugă valoare afacerilor și companiilor.

MapReduce este benefic pentru diverse sectoare. De exemplu, utilizarea MapReduce în industria medicală va ajuta la parcurgerea fișierelor uriașe și înregistrările anterioare și la procesarea istoricului medical al pacienților. Astfel, economisește timp și ajută la tratarea timpurie a pacienților, în special în afecțiunile critice. În mod similar, sectorul comerțului electronic ajută la procesarea datelor esențiale, inclusiv comenzile clienților, plățile, stocurile de inventar etc.

2. Scade riscul

Big Data este disponibil pe serverele conectate. Prin urmare, chiar și o ușoară încălcare a securității poate duce la o mare pierdere pentru companii. Companiile pot preveni pierderea datelor și încălcările cibernetice cu mai multe straturi de criptare a datelor. Algoritmul MapReduce scade șansele de încălcare a datelor. Deoarece MapReduce este o tehnologie paralelă, îndeplinește mai multe funcții simultan și adaugă un strat de securitate deoarece devine dificilă urmărirea tuturor sarcinilor efectuate împreună. De asemenea, MapReduce convertește datele în perechi cheie-valoare care servesc drept strat de criptare.

3. Detectează datele duplicate

Unul dintre beneficiile semnificative ale MapReduce este deduplicarea datelor, care identifică datele duplicate și redundante și scăpa de ele. Markerul MD5 din algoritmul MapReduce găsește date duplicate în perechi cheie-valoare și le elimină.

4. Eficient din punct de vedere al costurilor

Deoarece Hadoop are o facilitate de stocare în cloud, este rentabil pentru companii în comparație cu alte platforme în care companiile trebuie să cheltuiască pentru stocare suplimentară în cloud. Hadoop. MapReduce descompune seturi mari de date și în părți mici care sunt ușor de stocat.

Care este scopul carierei MapReduce în Big Data?

Este de așteptat ca cantitatea de date produse de oameni pe zi să ajungă la 463 de exaocteți până în 2025. Prin urmare, în următorii câțiva ani, creșterea pieței MapReduce este probabil să crească cu o viteză extraordinară. Acest lucru va crește în cele din urmă numărul de oportunități de angajare în industria MapReduce.

Dimensiunea pieței Hadoop este de așteptat să crească exponențial până în 2026. În 2019, dimensiunea pieței Hadoop a fost de 26,74 miliarde USD. Se estimează că piața va crește la un CAGR de 37,5% până în 2027 și va ajunge la peste 340 de milioane de dolari.

Diferiți factori contribuie la creșterea exponențială a serviciilor Hadoop și MapReduce. Creșterea concurenței ca urmare a numărului tot mai mare de întreprinderi și întreprinderi este factorul motor. Chiar și întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri) adoptă Hadoop. În plus, investițiile în creștere în sectorul de analiză a datelor este un alt factor care conduce la creșterea Hadoop și MapReduce.

De asemenea, deoarece Hadoop nu se limitează la un anumit sector, aveți ocazia să alegeți domeniul dorit. Puteți intra în domeniul financiar și bancar, mass-media și divertisment, transport, sănătate, energie și educație.

Să vedem cele mai dorite roluri din industria Hadoop!

1. Inginer Big Data

Aceasta este o poziție proeminentă în orice companie. Inginerii de date mari trebuie să creeze soluții pentru companii care pot colecta, procesa și analiza în mod eficient datele mari. Salariul mediu al unui inginer de date mari în India este de 8 lakhs INR pe an.

2. Dezvoltator Hadoop

Rolul unui dezvoltator Hadoop este similar cu un dezvoltator de software. Responsabilitatea principală a unui dezvoltator Hadoop este să codifice sau să programeze aplicațiile Hadoop și să scrie coduri pentru a interacționa cu MapReduce. Un dezvoltator Hadoop este responsabil pentru construirea și operarea aplicației și pentru depanarea erorilor. Este esențial să cunoașteți Java, SQL, Linux și alte limbaje de codare. Salariul de bază mediu al unui dezvoltator Hadoop în India este de 7.55.000 INR.

3. Analist Big Data

După cum sugerează și numele, descrierea postului unui analist Big data este să analizeze Big Data și să le transforme în informații utile pentru companii. Un analist de date interpretează datele pentru a găsi modele. Abilitățile esențiale necesare pentru a deveni un analist de date mari sunt data mining și auditul datelor.

Un Big Data Analyst este unul dintre cele mai bine plătite profiluri din India. Salariul mediu al unui analist de date entry-level este de șase lakh, în timp ce un analist de Big Data cu experiență poate câștiga până la 1 milion INR pe an.

4. Big Data Architect

Această sarcină include facilitarea întregului proces Hadoop. Sarcina unui arhitect de date mari este de a supraveghea implementarea Hadoop. El planifică, proiectează și vine cu strategii despre cum se poate scala o organizație cu ajutorul Hadoop. Salariul anual al unui arhitect Big data cu experiență din India este de aproape 20 de lakhs pe an.

Cum poți învăța abilitățile MapReduce?

Cu o mulțime de locuri de muncă pe piață, numărul de solicitanți de locuri de muncă în Hadoop este, de asemenea, mare. Prin urmare, trebuie să înveți abilități relevante pentru a obține un avantaj competitiv.

Cele mai dorite abilități pentru a-ți construi o carieră în MapReduce sunt analiza datelor, Java, Python și Scala. Puteți afla complexitățile Big Data, Hadoop Software și MapReduce, urmând un curs de certificare în Big Data.

Programul de certificat avansat de la upGrad în Big Data vă ajută să învățați în timp real despre procesarea și depozitarea datelor, MapReduce, procesarea în cloud și multe altele. Acest program este cel mai potrivit pentru profesioniștii care lucrează care doresc să-și schimbe cariera în Big Data sau să-și îmbunătățească abilitățile pentru creștere. upGrad oferă, de asemenea, sprijin în carieră tuturor cursanților, cum ar fi simulate de interviuri și afaceri de muncă.

Concluzie

Hadoop este una dintre cele mai râvnite cariere de astăzi. Odată cu creșterea producției de date cu fiecare zi care trece, o mulțime de oportunități de creștere vor fi disponibile în zonele Hadoop și MapReduce în următorii câțiva ani. Dacă sunteți în căutarea unui rol provocator și bine plătit, puteți lua în considerare un loc de muncă în industria Hadoop. Pentru aceasta, va trebui să înveți diverse abilități care îți vor oferi un avantaj suplimentar.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.