大数据中的 MapReduce：职业范围、应用和技能

您可能不会相信，全世界每天都会发送超过3050 亿封电子邮件。 谷歌每天有超过 35 亿次搜索查询。 这告诉我们，人类每天都在生成大量数据。 据统计，人类每天产生 2.5 万亿字节的数据。 想象一下公司需要有效存储、管理和处理的大量数据。 这是一项艰巨的任务。

因此，科学家和工程师专注于开发新的平台、技术和软件，以有效地管理大量数据。 这些技术还可以帮助公司过滤相关数据并将其用于创收。 一种这样的技术是大数据中的 MapReduce。

什么是 MapReduce？

MapReduce 是用于管理大数据的平台 Hadoop 软件中的算法或编程模型。 它将 Hadoop 文件系统 (HDFS) 中的大数据集群拆分为多个小集合。

顾名思义，MapReduce 模型使用两种方法——map 和 reduce。 整个过程分三个阶段完成； 拆分、应用和组合。

在映射过程中，算法将输入数据分成更小的段。 然后，映射数据以执行所需的操作并创建键值对。 在下一步中，将这些键值对组合在一起。 这称为合并或组合。 它通常被称为洗牌阶段。 这些键值对通过将具有相同键集的输入组合在一起并删除重复数据来进行排序。

接下来是归约阶段，在此阶段从合并和排序阶段接收输入。 在这一步中，不同的数据集被减少并组合成一个单一的输出。 这是总结阶段。

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BigData 中 MapReduce 的用途是什么？

大数据以结构化和非结构化形式提供。 虽然公司更容易处理结构化数据，但非结构化数据对公司来说是一个问题。 这就是大数据中的 MapReduce 发挥作用的地方。 以下是 MapReduce 在 Hadoop 软件中的一些好处。

1. 将大数据转化为有用的形式

大数据通常以原始形式提供，需要将其转换或处理成有用的信息。 但是，由于数量庞大，几乎不可能通过传统软件转换大数据。 MapReduce 处理大数据并将其转换为为企业和公司增加价值的键值对。

MapReduce 对各个领域都有好处。 例如，在医疗行业中使用 MapReduce 将有助于浏览大量文件和以前的记录并处理患者的病史。 因此，它可以节省时间并有助于患者的早期治疗，尤其是在危重疾病中。 同样，电子商务部门有助于处理基本数据，包括客户订单、付款、库存等。

2. 降低风险

大数据可跨连接的服务器使用。 因此，即使是轻微的安全漏洞也会给公司造成巨大损失。 公司可以通过多层数据加密来防止数据丢失和网络泄露。 MapReduce 算法减少了数据泄露的机会。 由于 MapReduce 是一种并行技术，它同时执行多个功能并增加了一层安全性，因为很难跟踪一起执行的所有任务。 此外，MapReduce 将数据转换为用作加密层的键值对。

3. 检测重复数据

MapReduce 的显着优势之一是重复数据删除，即识别重复和冗余数据并将其删除。 MapReduce 算法中的 MD5 标记查找键值对中的重复数据并将其消除。

4、性价比高

由于 Hadoop 具有云存储设施，因此与公司需要在额外云存储上花费的其他平台相比，它对公司来说具有成本效益。 Hadoop。 MapReduce 将大型数据集分解为易于存储的小部分。

MapReduce 在大数据中的职业范围是什么？

预计到 2025 年，人类每天产生的数据量将达到 463 EB。因此，在未来几年内，MapReduce 的市场增长可能会以惊人的速度增长。 这最终将增加 MapReduce 行业的工作机会数量。

预计到 2026 年，Hadoop的市场规模将呈指数级增长。2019 年，Hadoop 市场规模为 267.4 亿美元。 预计到 2027 年，该市场将以 37.5% 的复合年增长率增长，将达到 3.4 亿美元以上。

各种因素促成了 Hadoop 和 MapReduce 服务的指数级增长。 由于企业和企业数量的增加而导致的竞争加剧是驱动因素。 即使是中小型企业 (SME) 也在采用 Hadoop。 此外，数据分析领域的投资增加是推动 Hadoop 和 MapReduce 增长的另一个因素。

此外，由于 Hadoop 不限于特定领域，您有机会选择您想要的领域。 你可以进入金融和银行、媒体和娱乐、交通、医疗保健、能源和教育。

让我们看看 Hadoop 行业中最需要的角色！

1. 大数据工程师

这在任何公司中都是一个突出的位置。 大数据工程师必须为能够有效收集、处理和分析大数据的公司构建解决方案。 印度大数据工程师的平均年薪为 80 万印度卢比。

2. Hadoop 开发者

Hadoop 开发人员的角色类似于软件开发人员。 Hadoop 开发人员的首要职责是编写或编写 Hadoop 应用程序并编写代码以与 MapReduce 交互。 Hadoop 开发人员负责构建和操作应用程序以及排除错误。 了解 Java、SQL、Linux 和其他编码语言至关重要。 印度 Hadoop 开发人员的平均基本工资为 7,55,000 印度卢比。

3.大数据分析师

顾名思义，大数据分析师的工作描述是分析大数据并将其转换为对公司有用的信息。 数据分析师解释数据以找到模式。 成为大数据分析师所需的基本技能是数据挖掘和数据审计。

大数据分析师是印度收入最高的职位之一。 入门级数据分析师的平均工资为 60 万，而经验丰富的大数据分析师每年可赚取高达 100 万印度卢比的收入。

4.大数据架构师

这项工作包括促进整个 Hadoop 流程。 大数据架构师的工作是监督 Hadoop 部署。 他计划、设计并提出了有关组织如何在 Hadoop 的帮助下进行扩展的策略。 印度一位经验丰富的大数据架构师的年薪接近200 万。

如何学习 MapReduce 技能？

由于市场上有大量工作，Hadoop 中的求职者数量也很高。 因此，您必须学习相关技能才能获得竞争优势。

在 MapReduce中建立职业生涯最需要的技能是数据分析、Java、Python 和 Scala。 您可以通过学习大数据证书课程来了解大数据、Hadoop 软件和 MapReduce 的复杂性。

upGrad 的大数据高级证书课程可帮助您实时学习数据处理和仓储、MapReduce、云处理等。 该计划最适合希望在大数据领域转行或提高成长技能的在职专业人士。 upGrad 还为所有学习者提供职业支持，例如模拟面试和工作事务。

结论

Hadoop 是当今最令人垂涎​​的职业之一。 随着数据生产量与日俱增，未来几年 Hadoop 和 MapReduce 领域将出现大量增长机会。 如果您正在寻找具有挑战性和高薪的职位，您可以考虑在 Hadoop 行业工作。 为此，您将需要学习各种技能，这些技能将为您带来额外的优势。

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