Büyük Veride MapReduce: Kariyer Kapsamı, Uygulamalar ve Beceriler

Her gün dünyanın her yerine 305 milyardan fazla e-postanın gönderildiğine inanmayabilirsiniz . Google'da her gün 3.5 milyardan fazla arama sorgusu yapılıyor. Bu bize her gün insanlar tarafından büyük miktarda veri üretildiğini söylüyor. İstatistiklere göre, insanlar her gün 2,5 kentilyon veri baytı üretiyor. Şirketlerin verimli bir şekilde depolaması, yönetmesi ve işlemesi gereken büyük veri yığınlarını hayal edin. Bu bir mamut görevidir.

Bu nedenle bilim adamları ve mühendisler, büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde yönetmek için yeni platformlar, teknolojiler ve yazılımlar geliştirmeye odaklanırlar. Bu teknolojiler ayrıca şirketlerin ilgili verileri filtrelemesine ve gelir elde etmek için kullanmasına yardımcı olur. Böyle bir teknoloji Büyük Veride MapReduce'dur.

MapReduce nedir?

MapReduce, büyük verileri yönetmek için bir platform olan Hadoop yazılımında kullanılan bir algoritma veya programlama modelidir. Hadoop Dosya Sistemindeki (HDFS) Büyük veri kümelerini küçük kümelere böler.

Adından da anlaşılacağı gibi, MapReduce modeli iki yöntem kullanır – eşleme ve küçültme. Tüm süreç üç aşamada yapılır; bölme, uygulama ve birleştirme.

Eşleme işlemi sırasında, algoritma giriş verilerini daha küçük parçalara böler. Ardından, gerekli eylemi gerçekleştirmek için veriler eşleştirilir ve anahtar/değer çiftleri oluşturulur. Bir sonraki adımda, bu anahtar/değer çiftleri bir araya getirilir. Bu, birleştirme veya kombinasyon olarak bilinir. Genellikle karıştırma aşaması olarak adlandırılır. Bu anahtar/değer çiftleri, aynı anahtar kümesiyle girişleri bir araya getirerek ve yinelenen verileri kaldırarak sıralanır.

Sonraki, birleştirme ve sıralama aşamasından girdinin alındığı indirgeme aşamasıdır. Bu adım sırasında, farklı veri kümeleri indirgenir ve tek bir çıktıda birleştirilir. Özet aşamasıdır.

Yeni başlayan biriyseniz ve büyük veri konusunda uzmanlık kazanmak istiyorsanız, büyük veri kurslarımıza göz atın.

BigData'da MapReduce ne işe yarar?

Büyük Veri hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış biçimde mevcuttur. Şirketler için yapılandırılmış verileri işlemek daha kolay olsa da, yapılandırılmamış veriler şirketler için bir endişe kaynağıdır. Büyük Verideki MapReduce'un kurtarmaya geldiği yer burasıdır. MapReduce'un Hadoop yazılımındaki bazı avantajları burada.

1. Büyük Veriyi Kullanışlı Biçime Dönüştürür

Büyük Veri, genellikle yararlı bilgilere dönüştürülmesi veya işlenmesi gereken ham biçimde bulunur. Ancak, büyük veri hacmi nedeniyle geleneksel yazılımlar aracılığıyla Büyük verileri dönüştürmek neredeyse imkansız hale geliyor. MapReduce, Büyük verileri işler ve bunu işletmelere ve şirketlere değer katan anahtar/değer çiftlerine dönüştürür.

MapReduce, çeşitli sektörler için faydalıdır. Örneğin, tıp endüstrisinde MapReduce kullanımı, büyük dosyaların ve önceki kayıtların gözden geçirilmesine ve hastaların tıbbi geçmişinin işlenmesine yardımcı olacaktır. Böylece zamandan tasarruf sağlar ve özellikle kritik rahatsızlıklarda hastaların erken tedavisine yardımcı olur. Benzer şekilde, e-Ticaret sektörü, müşteri siparişleri, ödemeler, envanter stokları vb. dahil olmak üzere temel verilerin işlenmesine yardımcı olur.

2. Riski Azaltır

Büyük Veri, bağlı sunucularda kullanılabilir. Bu nedenle, güvenlikte en ufak bir ihlal bile şirketler için büyük kayıplara neden olabilir. Şirketler, çeşitli veri şifreleme katmanları ile veri kaybını ve siber ihlalleri önleyebilir. MapReduce algoritması, veri ihlali olasılığını azaltır. MapReduce paralel bir teknoloji olduğundan, aynı anda birkaç işlevi yerine getirir ve birlikte yürütülen tüm görevleri takip etmek zorlaştığı için bir güvenlik katmanı ekler. Ayrıca MapReduce, verileri bir şifreleme katmanı görevi gören anahtar/değer çiftlerine dönüştürür.

3. Yinelenen Verileri Algılar

MapReduce'un önemli faydalarından biri, mükerrer ve fazla verileri tanımlayan ve ondan kurtulan verilerin tekilleştirilmesidir. MapReduce algoritmasındaki MD5 işaretçisi, anahtar/değer çiftlerinde yinelenen verileri bulur ve ortadan kaldırır.

4. Uygun maliyetli

Hadoop bir bulut depolama tesisine sahip olduğundan, şirketlerin ek bulut depolamaya harcaması gereken diğer platformlara kıyasla şirketler için uygun maliyetlidir. Hadoop. MapReduce, büyük veri kümelerini ve saklanması kolay küçük parçalara ayırır.

Büyük Veride MapReduce'un Kariyer Kapsamı Nedir?

2025 yılına kadar insanlar tarafından günlük üretilen veri miktarının 463 eksabayta ulaşması bekleniyor. Bu nedenle, önümüzdeki birkaç yıl içinde MapReduce'un pazar büyümesinin muazzam bir hızla büyümesi muhtemel. Bu, sonunda MapReduce endüstrisindeki iş fırsatlarının sayısını artıracaktır.

Hadoop'un pazar büyüklüğünün 2026 yılına kadar katlanarak artması bekleniyor. 2019'da Hadoop pazar büyüklüğü 26,74 milyar dolardı. Pazarın 2027 yılına kadar %37,5'lik bir CAGR'de büyüyeceği ve 340 milyon doların üzerine çıkacağı tahmin ediliyor.

Hadoop ve MapReduce hizmetlerinin katlanarak yükselmesine çeşitli faktörler katkıda bulunuyor. Artan işletme ve girişim sayısı nedeniyle rekabette yaşanan büyüme, itici faktördür. Küçük ve orta ölçekli sektör işletmeleri (KOBİ'ler) bile Hadoop'u benimsiyor. Ayrıca, veri analitiği sektöründe artan yatırım, Hadoop ve MapReduce'un büyümesini sağlayan başka bir faktördür.

Ayrıca Hadoop belirli bir sektörle sınırlı olmadığı için istediğiniz alanı seçme şansına sahip olursunuz. Finans ve bankacılık, medya ve eğlence, ulaşım, sağlık, enerji ve eğitim alanlarına girebilirsiniz.

Hadoop Endüstrisinde en çok istenen rolleri görelim!

1. Büyük Veri Mühendisi

Bu, herhangi bir şirkette önemli bir konumdur. Büyük veri mühendisleri, büyük verileri etkin bir şekilde toplayabilen, işleyebilen ve analiz edebilen şirketler için çözümler oluşturmak zorundadır. Hindistan'daki bir büyük veri mühendisinin ortalama maaşı yılda 8 lakh INR'dir.

2. Hadoop Geliştiricisi

Hadoop Geliştiricisinin rolü, bir yazılım geliştiricisine benzer. Bir Hadoop Geliştiricisinin en önemli sorumluluğu, Hadoop Uygulamalarını kodlamak veya programlamak ve MapReduce ile etkileşim kurmak için kodlar yazmaktır. Bir Hadoop Geliştiricisi, uygulamanın oluşturulmasından ve çalıştırılmasından ve hataların giderilmesinden sorumludur. Java, SQL, Linux ve diğer kodlama dillerini bilmek önemlidir. Hindistan'daki bir Hadoop Geliştiricisinin ortalama taban maaşı 7.55.000 INR'dir.

3. Büyük Veri Analisti

Adından da anlaşılacağı gibi, bir Büyük veri analistinin iş tanımı, Büyük verileri analiz etmek ve şirketler için faydalı bilgilere dönüştürmektir. Bir Veri Analisti, kalıpları bulmak için verileri yorumlar. Büyük veri analisti olmak için gereken temel beceriler, veri madenciliği ve veri denetimidir.

Bir Büyük Veri Analisti, Hindistan'daki en yüksek ücretli profillerden biridir. Giriş seviyesi bir veri analistinin ortalama maaşı altı lakh iken, deneyimli bir Büyük veri analisti yılda 1 milyon INR'ye kadar kazanabilir.

4. Büyük Veri Mimarı

Bu iş, tüm Hadoop sürecini kolaylaştırmayı içerir. Bir Büyük veri mimarının işi, Hadoop dağıtımını denetlemektir. Hadoop'un yardımıyla bir organizasyonun nasıl ölçeklenebileceği konusunda planlar, tasarımlar ve stratejiler geliştirir. Hindistan'daki deneyimli bir Büyük veri mimarının yıllık maaşı , yılda yaklaşık 20 lakh.

MapReduce Becerilerini Nasıl Öğrenebilirsiniz?

Piyasada çok sayıda iş olduğu için Hadoop'ta iş arayanların sayısı da yüksektir. Bu nedenle, rekabet avantajı elde etmek için ilgili becerileri öğrenmelisiniz.

MapReduce'da kariyer yapmak için en çok istenen beceriler veri analitiği, Java, Python ve Scala'dır. Büyük Veride bir sertifika kursuna katılarak Büyük Veri, Hadoop Yazılımı ve MapReduce'un inceliklerini öğrenebilirsiniz.

upGrad'ın Büyük Verideki Gelişmiş Sertifika Programı , veri işleme ve depolama, MapReduce, bulut işleme ve daha fazlası hakkında gerçek zamanlı öğrenme edinmenize yardımcı olur. Bu program, kariyerlerini Büyük Veride değiştirmek veya büyüme becerilerini geliştirmek isteyen çalışan profesyoneller için çok uygundur. upGrad ayrıca tüm öğrencilere sahte mülakatlar ve iş ilişkileri gibi kariyer desteği sunar.

Çözüm

Hadoop, bugün en çok rağbet gören kariyerlerden biridir. Her geçen gün artan veri üretimi ile önümüzdeki birkaç yıl içinde Hadoop ve MapReduce alanlarında bol miktarda büyüme fırsatı sunulacak. Zorlu ve yüksek ücretli bir rol arıyorsanız, Hadoop sektöründe bir iş düşünebilirsiniz. Bunun için size ek bir avantaj sağlayacak çeşitli beceriler öğrenmeniz gerekecek.

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın.