Büyük Veride Mapreduce: Genel Bakış, İşlevsellik ve Önem

Büyük Veri nedir?

Büyük Veri, geleneksel hesaplama yöntemlerinin yardımıyla işlenemeyen çok miktarda verinin kapsamlı bir şekilde toplanmasıdır. Büyük veri analizi, kullanıcı davranışı analitiği, tahmine dayalı analitik veya büyük verilerle etkili bir şekilde ilgilenen diğer çeşitli gelişmiş analitikler gibi yöntemlerin kullanılması anlamına gelir. Büyük veri analizi, büyük veri kümelerinden sistematik olarak bilgi çıkarmak için kullanılır.

Teknolojinin ilerlemesiyle, dijital olarak yönlendirilen yaşamlarımız, öncelikle çeşitli alanlardaki büyük veri kümelerine bağımlıdır. Veriler, cep telefonları gibi dijital cihazlardan bilgisayar sistemlerine kadar her yerdedir ve büyük kuruluşlar ve işletmeler için hayati bir kaynaktır. Büyük veri şemsiyesi altına giren büyük işlenmemiş veri kümelerine güveniyorlar.

Bu nedenle, toplama, çalışma, analiz ve bilgi çıkarma, çeşitli sektörlerdeki işletmelerin büyümesi ve diğer amaçlar için ayrılmazdır. Veri bilimcilerinin işi, bu verileri işlemek ve tahmin ve iş planlaması için şirkete sunmaktır.

`

Popüler Yazılım Mühendisliği Kurslarımızı keşfedin

MapReduce nedir?

MapReduce, bir küme üzerinde paralel, dağıtılmış bir algoritma yardımıyla büyük verilerin ve büyük veri kümelerinin işlenmesinde ayrılmaz bir rol oynayan bir programlama modelidir. MapReduce programları C++, Java, Ruby, Python vb. gibi birçok programlama dilinde yazılabilir. MapReduce'un en büyük avantajı, veri işlemeyi çok sayıda bilgisayar düğümü üzerinden ölçeklendirmeyi kolaylaştırmasıdır.

Büyük verinin etkin yönetimi için öncelikle MapReduce ve HDFS kullanılmaktadır. Hadoop, HDFS-MapReduce sistemi olarak bilinen bu birleştirilmiş Mapreduce ve HDFS sisteminin temel temelleri olarak anılır. Bu nedenle MapReduce'un Apache Hadoop ekosisteminin ayrılmaz bir bileşeni olduğunu söylemeye gerek yok. Mapreduce çerçevesi, veri işlemenin büyük bir düzeyde geliştirilmesine katkıda bulunur. Apache Hadoop, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS), Apache Pig ve Yarn'ı içeren diğer öğelerden oluşur.

MapReduce, Hadoop ekosisteminin dağınık ve paralel algoritmalarının yardımıyla veri işlemenin geliştirilmesine yardımcı olur. Bu programlama modelinin e-ticaret ve sosyal platformlarda uygulanması, çevrimiçi kullanıcılardan toplanan devasa verilerin analiz edilmesine yardımcı olur.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

MapReduce nasıl çalışır?

MapReduce algoritması, Harita ve Azaltma olmak üzere iki ayrılmaz görevden oluşur. Harita görevi bir veri kümesini alır ve onu ayrı ayrı öğelerin demetlere veya anahtar/değer çiftlerine bölündüğü başka bir veri kümesine dönüştürmeye devam eder. Azaltma görevi, çıktıyı Haritadan bir girdi olarak alır ve bu veri gruplarını veya anahtar/değer çiftlerini daha küçük tanımlama gruplarını birleştirir. Azaltma görevi her zaman harita işinden sonra gerçekleştirilir.

Aşağıda MapReduce'un çeşitli aşamaları verilmiştir: -

• Giriş Aşaması : Giriş aşamasında, bir Kayıt Okuyucu, giriş dosyasındaki her kaydı çevirmeye ve çözümlenen verileri anahtar/değer çiftleri biçiminde eşleştiriciye göndermeye yardımcı olur.
• Harita: Harita işlevi kullanıcı tanımlıdır. Bir dizi anahtar/değer çiftinin işlenmesine ve sıfır veya birden çok anahtar/değer çiftinin oluşturulmasına yardımcı olur.
• Ara Anahtarlar: Eşleştirici tarafından oluşturulan anahtar/değer çiftleri, ara anahtarlar olarak bilinir.
• Birleştirici : Bu tür yerel Düşürücü, harita aşamasından oluşturulan benzer verileri tanımlanabilir kümeler halinde gruplandırmaya yardımcı olur. MapReduce algoritmasının isteğe bağlı bir parçasıdır.
• Karıştır ve Sırala: İndirgeyici görevi, gruplandırılmış anahtar/değer çiftlerini İndirgeyici'nin halihazırda çalışmakta olduğu makineye indirdiği bu adımla başlar. Anahtar/değer çiftleri, anahtara göre daha kapsamlı bir veri listesine ayrılır. Veri listesi daha sonra, Redüktör görevinde değerlerini kolaylıkla yinelemek için eşdeğer anahtarları birlikte gruplandırır.
• Düşürücü : Düşürücü, giriş olarak gruplandırılmış anahtar-değer eşleştirilmiş verilerini alır ve ardından bunların her biri üzerinde bir Düşürücü işlevi çalıştırır. Burada veriler birçok şekilde filtrelenebilir, toplanabilir ve birleştirilebilir. Aynı zamanda geniş bir işleme yelpazesine ihtiyaç duyar. İşlem bittiğinde, son adıma sıfır veya birden çok anahtar/değer çifti verir.
• Çıktı Aşaması: Bu aşamada, İndirgeyici işlevinden son anahtar/değer çiftlerini çeviren ve bunları bir kayıt yazıcısı kullanarak bir dosyaya yazan bir çıktı biçimlendiricisi vardır.

MapReduce üç aşamada gerçekleşir: -

Aşama 1: Harita aşaması

Aşama 2: Karıştırma aşaması

Aşama 3: Azaltma aşaması.

Aşamaları daha iyi anlamaya yardımcı olacak örnekler. Aşamalar boyunca Mapreduce tarafından çözülen bir Wordcount probleminin bir örneği: -

Aşağıdaki giriş verilerini dikkate alın: -

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

1. Yukarıdaki veriler üç girdi bölümüne ayrılmıştır.

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

2. Bir sonraki aşamada, bu veriler, haritalama aşaması olarak adlandırılan bir sonraki aşamaya beslenir.

İlk satırı (Anna Karen Lola) ele aldığımızda, üç anahtar/değer çifti elde ederiz – Anna, 1; Karen, 1; Lola, 1.

Aşağıdaki haritalama aşamasında sonucu bulacaksınız:-

• Anna,1
  Karen,1
  lola,1
• Clara,1
  Clara,1
  lola,1
• Anna,1
  Clara,1
  Karen,1

3. Yukarıda belirtilen veriler daha sonra bir sonraki aşamaya beslenir. Bu aşamaya sıralama ve karıştırma aşaması denir. Bu aşamadaki veriler benzersiz anahtarlar halinde gruplandırılır ve ayrıca sıralanır. Sıralama ve karıştırma aşamasının sonucunu bulacaksınız:

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

4. Yukarıdaki veriler daha sonra, azaltma aşaması olarak adlandırılan bir sonraki aşamaya beslenir.

Tüm anahtar değerler burada toplanır ve 1'lerin sayısı sayılır.

Azaltma aşamasındaki sonuç aşağıdadır:

• lola,2
• Karen,2
• Anna,2
• Clara,3

Yazılım Geliştirme ile ilgili Popüler Makalelerimizi okuyun

Neden MapReduce'u Seçmelisiniz?

Uygulama yazmak için bir programlama modeli olarak MapReduce, büyük verileri birden çok düğümde paralel olarak işlemek için en iyi araçlardan biridir. MapReduce kullanmanın diğer avantajları şunlardır: -

• Güvenlik
• ölçeklenebilirlik
• Esneklik
• Bütçe dostu
• kimlik doğrulama
• Basitleştirilmiş programlama modeli
• Hızlı ve etkili
• kullanılabilirlik
• paralel işleme
• Dayanıklılık

Çözüm

Ekonominin geliştiği dev şirketler söz konusu Big Data'ya güvendiğinden, Büyük Veri hayatımızın çok önemli bir parçası. Bugün, tercih edilebilecek en karlı kariyer seçeneklerinden biridir.

Büyük Veride Gelişmiş Sertifika Programı ile ilgili güvenilir bir kursa kaydolmak istiyorsanız, başka yere bakmayın. upGrad , karşılaşabileceğiniz en iyi kursa sahiptir. PySpark ile Veri İşleme, Veri Ambarı, MapReduce, Bulutta Büyük Veri İşleme, Gerçek Zamanlı İşleme ve benzeri gibi en iyi profesyonel becerileri öğreneceksiniz.