MapReduce в больших данных: сфера карьеры, приложения и навыки

Вы можете не поверить, что каждый день по всему миру отправляется более 305 миллиардов электронных писем. Ежедневно в Google поступает более 3,5 миллиардов поисковых запросов. Это говорит нам о том, что люди ежедневно генерируют большое количество данных. Согласно статистике, люди ежедневно производят 2,5 квинтиллиона байтов данных. Представьте себе большие объемы данных, которые компаниям необходимо эффективно хранить, управлять и обрабатывать. Это гигантская задача.

Поэтому ученые и инженеры сосредотачиваются на разработке новых платформ, технологий и программного обеспечения для эффективного управления большими объемами данных. Эти технологии также помогают компаниям фильтровать соответствующие данные и использовать их для получения доходов. Одной из таких технологий является MapReduce в больших данных.

Что такое MapReduce?

MapReduce — это алгоритм или модель программирования, используемая в программном обеспечении Hadoop, которое является платформой для управления большими данными. Он разбивает кластеры больших данных в файловой системе Hadoop (HDFS) на небольшие наборы.

Как следует из названия, модель MapReduce использует два метода — map и reduce. Весь процесс выполняется в три этапа; разделение, применение и объединение.

В процессе отображения алгоритм делит входные данные на более мелкие сегменты. Затем данные сопоставляются для выполнения необходимого действия и создаются пары ключ-значение. На следующем этапе эти пары ключ-значение объединяются. Это называется слиянием или комбинированием. Его обычно называют стадией перетасовки. Эти пары ключ-значение сортируются путем объединения входных данных с одним и тем же набором ключей и удаления повторяющихся данных.

Далее следует этап сокращения, на котором входные данные поступают от этапа слияния и сортировки. На этом этапе различные наборы данных сокращаются и объединяются в один результат. Это итоговый этап.

Если вы новичок и хотите получить опыт работы с большими данными, ознакомьтесь с нашими курсами по работе с большими данными.

Какая польза от MapReduce в BigData?

Большие данные доступны как в структурированном, так и в неструктурированном виде. В то время как компаниям легче обрабатывать структурированные данные, неструктурированные данные вызывают у них беспокойство. Здесь на помощь приходит MapReduce в больших данных. Вот некоторые из преимуществ MapReduce в программном обеспечении Hadoop.

1. Преобразует большие данные в полезную форму

Большие данные обычно доступны в необработанном виде, который необходимо преобразовать или обработать в полезную информацию. Однако преобразовать большие данные с помощью традиционного программного обеспечения становится практически невозможно из-за огромного объема. MapReduce обрабатывает большие данные и преобразует их в пары «ключ-значение», которые повышают ценность предприятий и компаний.

MapReduce полезен для различных секторов. Например, использование MapReduce в медицинской отрасли поможет просматривать огромные файлы и предыдущие записи и обрабатывать историю болезни пациентов. Таким образом, это экономит время и способствует раннему лечению пациентов, особенно в критических состояниях. Точно так же сектор электронной коммерции помогает обрабатывать важные данные, включая заказы клиентов, платежи, запасы товаров и т. д.

2. Снижает риск

Большие данные доступны на подключенных серверах. Поэтому даже незначительное нарушение безопасности может обернуться большими потерями для компаний. Компании могут предотвратить потерю данных и кибератаки с помощью нескольких уровней шифрования данных. Алгоритм MapReduce снижает вероятность утечки данных. Поскольку MapReduce является параллельной технологией, она одновременно выполняет несколько функций и добавляет уровень безопасности, поскольку становится сложно отслеживать все задачи, выполняемые вместе. Кроме того, MapReduce преобразует данные в пары ключ-значение, которые служат уровнем шифрования.

3. Обнаруживает повторяющиеся данные

Одним из значительных преимуществ MapReduce является дедупликация данных, которая идентифицирует повторяющиеся и избыточные данные и избавляется от них. Маркер MD5 в алгоритме MapReduce находит повторяющиеся данные в парах ключ-значение и устраняет их.

4. Экономичность

Поскольку у Hadoop есть облачное хранилище, это экономически выгодно для компаний по сравнению с другими платформами, где компаниям необходимо тратиться на дополнительное облачное хранилище. Хадуп. MapReduce разбивает большие наборы данных на небольшие части, которые легко хранить.

Какова область карьеры MapReduce в области больших данных?

Ожидается, что объем данных, производимых людьми в день, к 2025 году достигнет 463 эксабайт. Поэтому в ближайшие несколько лет рост рынка MapReduce, вероятно, будет расти с огромной скоростью. В конечном итоге это увеличит количество вакансий в отрасли MapReduce.

Ожидается , что к 2026 году объем рынка Hadoop вырастет в геометрической прогрессии. В 2019 году объем рынка Hadoop составлял 26,74 миллиарда долларов. Прогнозируется, что к 2027 году рынок будет расти со среднегодовым темпом роста 37,5% и превысит 340 миллионов долларов.

Экспоненциальному росту услуг Hadoop и MapReduce способствуют различные факторы. Движущим фактором является рост конкуренции за счет увеличения числа предприятий и предприятий. Даже малые и средние предприятия (МСП) также внедряют Hadoop. Кроме того, рост инвестиций в сектор аналитики данных является еще одним фактором, стимулирующим рост Hadoop и MapReduce.

Кроме того, поскольку Hadoop не привязан к определенному сектору, вы получаете возможность выбрать желаемое поле. Вы можете заняться финансами и банковским делом, СМИ и развлечениями, транспортом, здравоохранением, энергетикой и образованием.

Давайте посмотрим на самые желанные роли в индустрии Hadoop!

1. Инженер по большим данным

Это видная позиция в любой компании. Инженеры по большим данным должны создавать решения для компаний, которые могут эффективно собирать, обрабатывать и анализировать большие данные. Средняя зарплата инженера по большим данным в Индии составляет 8 лакхов индийских рупий в год.

2. Разработчик Hadoop

Роль разработчика Hadoop аналогична роли разработчика программного обеспечения. Главной обязанностью разработчика Hadoop является кодирование или программирование приложений Hadoop и написание кодов для взаимодействия с MapReduce. Разработчик Hadoop отвечает за создание и эксплуатацию приложения, а также за устранение ошибок. Важно знать Java, SQL, Linux и другие языки программирования. Средняя базовая зарплата разработчика Hadoop в Индии составляет 7 55 000 индийских рупий.

3. Аналитик больших данных

Как следует из названия, описание работы аналитика больших данных заключается в том, чтобы анализировать большие данные и преобразовывать их в полезную информацию для компаний. Аналитик данных интерпретирует данные, чтобы найти закономерности. Важными навыками, необходимыми для того, чтобы стать аналитиком больших данных, являются интеллектуальный анализ данных и аудит данных.

Аналитик больших данных — одна из самых высокооплачиваемых профессий в Индии. Средняя зарплата аналитика данных начального уровня составляет шесть лакхов, тогда как опытный аналитик больших данных может зарабатывать до 1 миллиона индийских рупий в год.

4. Архитектор больших данных

Эта работа включает в себя содействие всему процессу Hadoop. Работа архитектора больших данных заключается в наблюдении за развертыванием Hadoop. Он планирует, проектирует и разрабатывает стратегии масштабирования организации с помощью Hadoop. Годовая зарплата опытного архитектора больших данных в Индии составляет почти 20 лакхов в год.

Как вы можете изучить навыки MapReduce?

При наличии большого количества рабочих мест на рынке число соискателей в Hadoop также велико. Таким образом, вы должны изучить соответствующие навыки, чтобы получить конкурентное преимущество.

Наиболее желательными навыками для построения карьеры в MapReduce являются аналитика данных, Java, Python и Scala. Вы можете изучить тонкости работы с большими данными, программным обеспечением Hadoop и MapReduce, пройдя сертификационный курс по большим данным.

Расширенная программа сертификатов upGrad по работе с большими данными поможет вам в режиме реального времени научиться обрабатывать и хранить данные, MapReduce, облачной обработке и многому другому. Эта программа лучше всего подходит для работающих специалистов, которые хотят сменить карьеру в области больших данных или улучшить свои навыки для роста. upGrad также предлагает карьерную поддержку всем учащимся, например, пробные собеседования и вопросы трудоустройства.

Заключение

Hadoop — одна из самых желанных профессий сегодня. С увеличением производства данных с каждым днем ​​в ближайшие несколько лет в областях Hadoop и MapReduce будет доступно множество возможностей для роста. Если вы ищете сложную и высокооплачиваемую должность, вы можете рассмотреть работу в индустрии Hadoop. Для этого вам нужно будет изучить различные навыки, которые дадут вам дополнительное преимущество.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.