MapReduce ใน Big Data: ขอบเขตอาชีพ แอปพลิเคชัน & ทักษะ

คุณอาจไม่เชื่อว่าทุกวันมีการส่งอีเมลมากกว่า 305 พันล้าน ฉบับทั่วโลก มีคำค้นหามากกว่า 3.5 พันล้านคำบน Google ทุกวัน สิ่งนี้บอกเราว่ามนุษย์สร้างข้อมูลจำนวนมากทุกวัน ตามสถิติ มนุษย์สร้างข้อมูล 2.5 quintillion ไบต์ทุกวัน ลองนึกภาพข้อมูลก้อนใหญ่ที่บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องจัดเก็บ จัดการ และประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ มันเป็นงานมหึมา

ดังนั้น นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรจึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแพลตฟอร์ม เทคโนโลยี และซอฟต์แวร์ใหม่ๆ เพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ เทคโนโลยีเหล่านี้ยังช่วยบริษัทต่างๆ ในการกรองข้อมูลที่เกี่ยวข้องและใช้เพื่อสร้างรายได้ หนึ่งในเทคโนโลยีดังกล่าวคือ MapReduce ใน Big Data

MapReduce คืออะไร?

MapReduce เป็นอัลกอริทึมหรือโมเดลการเขียนโปรแกรมที่ใช้ในซอฟต์แวร์ Hadoop ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ มันแยกกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ในระบบไฟล์ Hadoop (HDFS) ออกเป็นชุดเล็ก ๆ

ตามชื่อที่แนะนำ โมเดล MapReduce ใช้สองวิธี – แมปและย่อ กระบวนการทั้งหมดเสร็จสิ้นในสามขั้นตอน แบ่งใช้และรวม

ในระหว่างกระบวนการทำแผนที่ อัลกอริทึมจะแบ่งข้อมูลที่ป้อนออกเป็นส่วนเล็กๆ จากนั้น ข้อมูลจะถูกแมปเพื่อดำเนินการที่จำเป็นและสร้างคู่คีย์-ค่า ในขั้นตอนต่อไป คู่คีย์-ค่าเหล่านี้จะถูกนำมารวมกัน สิ่งนี้เรียกว่าการผสานหรือการรวมกัน โดยทั่วไปเรียกว่าขั้นตอนการสับเปลี่ยน คู่คีย์-ค่าเหล่านี้จัดเรียงโดยนำอินพุตที่มีชุดคีย์เดียวกันมารวมกันและลบข้อมูลที่ซ้ำกัน

ถัดไปคือขั้นตอนการลด ซึ่งรับอินพุตจากขั้นตอนการผสานและการเรียงลำดับ ในระหว่างขั้นตอนนี้ ชุดข้อมูลต่างๆ จะลดลงและรวมกันเป็นเอาต์พุตเดียว เป็นขั้นตอนสรุป

หากคุณเป็นมือใหม่และต้องการได้รับความเชี่ยวชาญในข้อมูลขนาดใหญ่ โปรดดูหลักสูตรข้อมูลขนาดใหญ่ของเรา

การใช้ MapReduce ใน BigData คืออะไร?

Big Data มีทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง แม้ว่าบริษัทจะประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างได้ง่ายขึ้น แต่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างก็สร้างความกังวลให้กับบริษัทต่างๆ นี่คือที่มาของ MapReduce ใน Big Data นี่คือประโยชน์บางประการของ MapReduce ในซอฟต์แวร์ Hadoop

1. แปลงข้อมูลขนาดใหญ่ให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นประโยชน์

ข้อมูลขนาดใหญ่มักจะอยู่ในรูปแบบดิบที่ต้องแปลงหรือประมวลผลเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ อย่างไรก็ตาม แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะแปลงข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านซอฟต์แวร์แบบเดิมเนื่องจากมีปริมาณมาก MapReduce ประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และแปลงเป็นคู่คีย์-ค่าที่เพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจและบริษัท

MapReduce มีประโยชน์สำหรับภาคส่วนต่างๆ ตัวอย่างเช่น การใช้ MapReduce ในอุตสาหกรรมการแพทย์จะช่วยในการตรวจสอบไฟล์ขนาดใหญ่และบันทึกก่อนหน้า และประมวลผลประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย จึงช่วยประหยัดเวลาและช่วยรักษาผู้ป่วยตั้งแต่เนิ่นๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโรคร้ายแรง ในทำนองเดียวกัน ภาคอีคอมเมิร์ซช่วยประมวลผลข้อมูลที่จำเป็น รวมถึงคำสั่งซื้อของลูกค้า การชำระเงิน สินค้าคงคลัง ฯลฯ

2. ลดความเสี่ยง

ข้อมูลขนาดใหญ่มีอยู่ในเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อมต่อ ดังนั้นแม้การละเมิดความปลอดภัยเพียงเล็กน้อยก็อาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียครั้งใหญ่ต่อบริษัท บริษัทสามารถป้องกันการสูญหายของข้อมูลและการละเมิดทางไซเบอร์ด้วยการเข้ารหัสข้อมูลหลายชั้น อัลกอริธึม MapReduce ช่วยลดโอกาสที่ข้อมูลรั่วไหล เนื่องจาก MapReduce เป็นเทคโนโลยีคู่ขนาน จึงทำหน้าที่หลายอย่างพร้อมๆ กัน และเพิ่มระดับความปลอดภัย เนื่องจากการติดตามงานทั้งหมดที่ดำเนินการร่วมกันทำได้ยาก นอกจากนี้ MapReduce ยังแปลงข้อมูลเป็นคู่คีย์-ค่าที่ทำหน้าที่เป็นชั้นของการเข้ารหัส

3. ตรวจจับข้อมูลที่ซ้ำกัน

ประโยชน์ที่สำคัญอย่างหนึ่งของ MapReduce คือการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน ซึ่งระบุถึงข้อมูลที่ซ้ำซ้อนและซ้ำซ้อน และกำจัดข้อมูลดังกล่าว ตัวทำเครื่องหมาย MD5 ในอัลกอริธึม MapReduce ค้นหาข้อมูลที่ซ้ำกันในคู่คีย์-ค่าและกำจัดมัน

4. คุ้มค่า

เนื่องจาก Hadoop มีสิ่งอำนวยความสะดวกในการจัดเก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์ จึงมีความคุ้มค่าสำหรับบริษัทต่างๆ เมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่บริษัทจำเป็นต้องใช้พื้นที่จัดเก็บบนระบบคลาวด์เพิ่มเติม ฮาดูป. MapReduce แบ่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเป็นส่วนเล็กๆ ที่จัดเก็บง่าย

ขอบเขตอาชีพของ MapReduce ใน Big Data คืออะไร?

คาดว่าปริมาณข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้นต่อวันจะสูงถึง 463 เอ็กซาไบต์ภายในปี 2568 ดังนั้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การเติบโตของตลาด MapReduce มีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างรวดเร็วมาก ในที่สุดสิ่งนี้จะเพิ่มจำนวนโอกาสในการทำงานในอุตสาหกรรม MapReduce

ขนาด ตลาดของ Hadoop คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณภายในปี 2026 ในปี 2019 ขนาดของตลาด Hadoop อยู่ที่ 26.74 พันล้านดอลลาร์ คาดการณ์ว่าตลาดจะเติบโตที่ CAGR 37.5% ภายในปี 2570 และจะสูงถึง 340 ล้านดอลลาร์

ปัจจัยต่างๆ มีส่วนทำให้บริการ Hadoop และ MapReduce เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ การเติบโตของการแข่งขันอันเนื่องมาจากจำนวนธุรกิจและวิสาหกิจที่เพิ่มขึ้นเป็นปัจจัยขับเคลื่อน แม้แต่วิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ก็ใช้ Hadoop ด้วยเช่นกัน นอกจากนี้ การลงทุนที่เพิ่มขึ้นในภาคการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอีกปัจจัยหนึ่งที่ผลักดันการเติบโตของ Hadoop และ MapReduce

นอกจากนี้ เนื่องจาก Hadoop ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะส่วนใดส่วนหนึ่ง คุณจึงมีโอกาสเลือกสาขาที่คุณต้องการ คุณสามารถเข้าสู่การเงินและการธนาคาร สื่อและความบันเทิง การขนส่ง การดูแลสุขภาพ พลังงาน และการศึกษา

ให้เราดูบทบาทที่ต้องการมากที่สุดในอุตสาหกรรม Hadoop!

1. วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่

ซึ่งเป็นตำแหน่งที่โดดเด่นในทุกบริษัท วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่ต้องสร้างโซลูชันสำหรับบริษัทที่สามารถรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เงินเดือนเฉลี่ยของวิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่ในอินเดียคือ INR 8 แสนต่อปี

2. Hadoop Developer

บทบาทของ Hadoop Developer นั้นคล้ายกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ความรับผิดชอบที่สำคัญที่สุดของนักพัฒนา Hadoop คือการเขียนโปรแกรมหรือเขียนโปรแกรม Hadoop Applications และเขียนโค้ดเพื่อโต้ตอบกับ MapReduce นักพัฒนา Hadoop มีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างและใช้งานแอปพลิเคชันและแก้ไขข้อผิดพลาด จำเป็นต้องรู้ Java, SQL, Linux และภาษาการเขียนโปรแกรมอื่นๆ เงินเดือน ฐานเฉลี่ย ของ Hadoop Developer ในอินเดียคือ INR 7,55,000

3. นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ตามชื่อที่แนะนำ รายละเอียดงานของนักวิเคราะห์ Big data คือการวิเคราะห์ Big data และแปลงเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับบริษัท นักวิเคราะห์ข้อมูลจะตีความข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบ ทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิเคราะห์ Big data คือการทำเหมืองข้อมูลและการตรวจสอบข้อมูล

นักวิเคราะห์ Big Data เป็นหนึ่งในโปรไฟล์ที่จ่ายสูงที่สุดในอินเดีย เงินเดือน เฉลี่ย ของนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นคือ 6 แสนบาท ในขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีประสบการณ์สามารถสร้างรายได้สูงถึง 1 ล้านรูปีอินเดียต่อปี

4. สถาปนิกข้อมูลขนาดใหญ่

งานนี้รวมถึงการอำนวยความสะดวกให้กับกระบวนการ Hadoop ทั้งหมด งานของสถาปนิก Big data คือการดูแลการปรับใช้ Hadoop เขาวางแผน ออกแบบ และคิดกลยุทธ์เกี่ยวกับวิธีที่องค์กรสามารถขยายขนาดได้ด้วยความช่วยเหลือจาก Hadoop เงินเดือน ประจำปี ของสถาปนิก Big data ที่มีประสบการณ์ในอินเดียอยู่ที่เกือบ 20 แสนล้านต่อปี

คุณจะเรียนรู้ทักษะ MapReduce ได้อย่างไร?

ด้วยงานมากมายในตลาด จำนวนผู้หางานใน Hadoop ก็สูงเช่นกัน ดังนั้น คุณต้องเรียนรู้ทักษะที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

ทักษะที่ต้องการมากที่สุดในการสร้าง อาชีพใน MapReduce คือ การวิเคราะห์ข้อมูล, Java, Python และ Scala คุณสามารถเรียนรู้ความซับซ้อนของ Big Data, Hadoop Software และ MapReduce ได้โดยการเรียนหลักสูตรประกาศนียบัตรใน Big Data

โปรแกรมใบรับรองขั้นสูง ของ upGrad ใน Big Data ช่วยให้คุณได้รับการเรียนรู้แบบเรียลไทม์ของการประมวลผลข้อมูลและคลังสินค้า, MapReduce, การประมวลผลบนคลาวด์ และอื่นๆ โปรแกรมนี้เหมาะที่สุดสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานที่ต้องการเปลี่ยนอาชีพใน Big Data หรือเพิ่มทักษะเพื่อการเติบโต upGrad ยังให้การสนับสนุนด้านอาชีพแก่ผู้เรียนทุกคน เช่น การสัมภาษณ์จำลองและเรื่องงาน

บทสรุป

Hadoop เป็นหนึ่งในอาชีพที่เป็นที่ปรารถนามากที่สุดในปัจจุบัน ด้วยการผลิตข้อมูลที่เพิ่มขึ้นทุกวันที่ผ่านไป จะมีโอกาสเติบโตมากมายในพื้นที่ Hadoop และ MapReduce ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า หากคุณกำลังมองหาตำแหน่งงานที่ท้าทายและให้ผลตอบแทนสูง คุณสามารถพิจารณางานในอุตสาหกรรม Hadoop ได้ สำหรับสิ่งนี้ คุณจะต้องเรียนรู้ทักษะต่างๆ ที่จะทำให้คุณได้เปรียบมากขึ้น

ตรวจสอบหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ ของเราที่ upGrad