Mapreduce в больших данных: обзор, функциональность и важность

Что такое большие данные?

Большие данные — это всеобъемлющая коллекция огромных объемов данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных вычислительных методов. Анализ больших данных относится к использованию таких методов, как аналитика поведения пользователей, предиктивная аналитика или различные другие расширенные средства аналитики, которые эффективно работают с большими данными. Анализ больших данных используется для систематического извлечения информации из больших наборов данных.

С развитием технологий наша цифровая жизнь в первую очередь зависит от больших наборов данных в различных областях. Данные повсюду, от цифровых устройств, таких как мобильные телефоны, до компьютерных систем, и являются жизненно важным ресурсом для крупных организаций и предприятий. Они полагаются на большие наборы необработанных данных, которые подпадают под определение больших данных.

Поэтому сбор, изучение, анализ и извлечение информации являются неотъемлемой частью роста бизнеса и других целей в различных секторах. Работа специалистов по обработке данных состоит в том, чтобы обработать эти данные и представить их компании для прогнозирования и бизнес-планирования.

`

Изучите наши популярные курсы по программной инженерии

Что такое MapReduce?

MapReduce — это модель программирования, которая играет неотъемлемую роль в обработке больших данных и больших наборов данных с помощью параллельного распределенного алгоритма в кластере. Программы MapReduce могут быть написаны на многих языках программирования, таких как C++, Java, Ruby, Python и т. д. Самым большим преимуществом MapReduce является то, что он позволяет легко масштабировать обработку данных на многочисленных компьютерных узлах.

MapReduce и HDFS в основном используются для эффективного управления большими данными. Hadoop упоминается как базовая основа этой связанной системы Mapreduce и HDFS, известной как система HDFS-MapReduce. Поэтому нет необходимости говорить, что MapReduce является неотъемлемым компонентом экосистемы Apache Hadoop. Структура Mapreduce способствует значительному улучшению обработки данных. Apache Hadoop состоит из других элементов, включая распределенную файловую систему Hadoop (HDFS), Apache Pig и Yarn.

MapReduce помогает улучшить обработку данных с помощью рассредоточенных и параллельных алгоритмов экосистемы Hadoop. Применение этой модели программирования в электронной коммерции и социальных платформах помогает анализировать огромные данные, собранные от онлайн-пользователей.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Как работает MapReduce?

Алгоритм MapReduce состоит из двух неотъемлемых задач, а именно Map и Reduce. Задача «Карта» берет набор данных и преобразует его в другой набор данных, где отдельные элементы разбиваются на кортежи или пары «ключ-значение». Задача Reduce принимает выходные данные карты в качестве входных данных и объединяет эти кортежи данных или пары ключ-значение в меньшие наборы кортежей. Задача сокращения всегда выполняется после задания сопоставления.

Ниже приведены различные этапы MapReduce:

• Фаза ввода . На этапе ввода средство чтения записей помогает преобразовывать каждую запись во входном файле и отправлять проанализированные данные в виде пар ключ-значение в средство сопоставления.
• Карта: функция карты определяется пользователем. Он помогает обрабатывать ряд пар ключ-значение и генерировать ноль или несколько пар ключ-значение.
• Промежуточные ключи. Пары ключ-значение, сгенерированные преобразователем, называются промежуточными ключами.
• Combiner : этот тип локального редуктора помогает группировать аналогичные данные, сгенерированные на этапе отображения, в идентифицируемые наборы. Это необязательная часть алгоритма MapReduce.
• Перемешать и отсортировать: задача Reducer начинается с этого шага, когда она загружает сгруппированные пары ключ-значение в машину, где уже запущено Reducer. Пары ключ-значение разделены по ключу в более обширный список данных. Затем список данных группирует эквивалентные ключи вместе, чтобы легко повторять их значения в задаче Reducer.
• Редуктор : Редуктор принимает сгруппированные парные данные ключ-значение в качестве входных данных, а затем запускает функцию Редуктор для каждого из них. Здесь данные можно фильтровать, агрегировать и комбинировать разными способами. Он также нуждается в широком спектре обработки. Как только процесс завершен, он дает ноль или несколько пар ключ-значение на последнем шаге.
• Этап вывода. На этом этапе имеется средство форматирования вывода, которое преобразует окончательные пары ключ-значение из функции Reducer и записывает их в файл с помощью средства записи.

MapReduce происходит в три этапа:

Этап 1: этап карты

Этап 2: этап перетасовки

Этап 3: этап уменьшения.

Примеры, которые помогут лучше понять этапы. Вот пример задачи Wordcount, решаемой Mapreduce по этапам:

Примите во внимание следующие входные данные: -

• Анна Карен Лола
• Клара Клара Лола
• Анна Клара Карен

1. Приведенные выше данные были разделены на три входных группы.

• Анна Карен Лола
• Клара Клара Лола
• Анна Клара Карен

2. На следующем этапе эти данные передаются на следующую фазу, которая называется фазой отображения.

Рассматривая первую строку (Анна Карен Лола), мы получаем три пары ключ-значение — Анна, 1; Карен, 1; Лола, 1.

Вы найдете результат на этапе сопоставления ниже:

• Анна,1
  Карен, 1
  Лола, 1
• Клара, 1
  Клара, 1
  Лола, 1
• Анна,1
  Клара, 1
  Карен, 1

3. Упомянутые выше данные затем передаются на следующий этап. Эта фаза называется фазой сортировки и перетасовки. Данные на этом этапе группируются по уникальным ключам и дополнительно сортируются. Вы найдете результат фазы сортировки и перетасовки:

• Лола,(1,1)
• Карен(1,1)
• Анна(1,1)
• Клара(1,1,1)

4. Приведенные выше данные затем передаются на следующую фазу, которая называется фазой сокращения.

Здесь агрегируются все ключевые значения и подсчитывается количество единиц.

Ниже приведен результат в фазе уменьшения:

• Лола, 2
• Карен, 2
• Анна, 2
• Клара, 3 года

Прочтите наши популярные статьи, связанные с разработкой программного обеспечения

Почему стоит выбрать MapReduce?

В качестве модели программирования для написания приложений MapReduce является одним из лучших инструментов для параллельной обработки больших данных на нескольких узлах. Другие преимущества использования MapReduce заключаются в следующем:

• Безопасность
• Масштабируемость
• Гибкость
• Бюджетный
• Аутентификация
• Упрощенная модель программирования
• Быстро и эффективно
• Доступность
• Параллельная обработка
• Устойчивость

Вывод

Большие данные — очень важная часть нашей жизни, поскольку гигантские корпорации, на которых процветает экономика, полагаются на эти большие данные. Сегодня это один из самых прибыльных вариантов карьеры, который можно выбрать.

Если вы хотите записаться на надежный курс Advanced Certificate Program in Big Data , не ищите дальше. У upGrad есть лучший курс, с которым вы столкнетесь. Вы изучите лучшие профессиональные навыки, такие как обработка данных с помощью PySpark, хранилище данных, MapReduce, обработка больших данных в облаке, обработка в реальном времени и тому подобное.