大數據中的 MapReduce：職業範圍、應用和技能

您可能不會相信，全世界每天都會發送超過3050 億封電子郵件。 谷歌每天有超過 35 億次搜索查詢。 這告訴我們，人類每天都在生成大量數據。 據統計，人類每天產生 2.5 萬億字節的數據。 想像一下公司需要有效存儲、管理和處理的大量數據。 這是一項艱鉅的任務。

因此，科學家和工程師專注於開發新的平台、技術和軟件，以有效地管理大量數據。 這些技術還可以幫助公司過濾相關數據並將其用於創收。 一種這樣的技術是大數據中的 MapReduce。

什麼是 MapReduce？

MapReduce 是用於管理大數據的平台 Hadoop 軟件中的算法或編程模型。 它將 Hadoop 文件系統 (HDFS) 中的大數據集群拆分為多個小集合。

顧名思義，MapReduce 模型使用兩種方法——map 和 reduce。 整個過程分三個階段完成； 拆分、應用和組合。

在映射過程中，算法將輸入數據分成更小的段。 然後，映射數據以執行所需的操作並創建鍵值對。 在下一步中，將這些鍵值對組合在一起。 這稱為合併或組合。 它通常被稱為洗牌階段。 這些鍵值對通過將具有相同鍵集的輸入組合在一起並刪除重複數據來進行排序。

接下來是歸約階段，在此階段從合併和排序階段接收輸入。 在這一步中，不同的數據集被減少並組合成一個單一的輸出。 這是總結階段。

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BigData 中 MapReduce 的用途是什麼？

大數據以結構化和非結構化形式提供。 雖然公司更容易處理結構化數據，但非結構化數據對公司來說是一個問題。 這就是大數據中的 MapReduce 發揮作用的地方。 以下是 MapReduce 在 Hadoop 軟件中的一些好處。

1. 將大數據轉化為有用的形式

大數據通常以原始形式提供，需要將其轉換或處理成有用的信息。 但是，由於數量龐大，幾乎不可能通過傳統軟件轉換大數據。 MapReduce 處理大數據並將其轉換為為企業和公司增加價值的鍵值對。

MapReduce 對各個領域都有好處。 例如，在醫療行業中使用 MapReduce 將有助於瀏覽大量文件和以前的記錄並處理患者的病史。 因此，它可以節省時間並有助於患者的早期治療，尤其是在危重疾病中。 同樣，電子商務部門有助於處理基本數據，包括客戶訂單、付款、庫存等。

2. 降低風險

大數據可跨連接的服務器使用。 因此，即使是輕微的安全漏洞也會給公司造成巨大損失。 公司可以通過多層數據加密來防止數據丟失和網絡洩露。 MapReduce 算法減少了數據洩露的機會。 由於 MapReduce 是一種並行技術，它同時執行多個功能並增加了一層安全性，因為很難跟踪一起執行的所有任務。 此外，MapReduce 將數據轉換為用作加密層的鍵值對。

3. 檢測重複數據

MapReduce 的顯著優勢之一是重複數據刪除，即識別重複和冗餘數據並將其刪除。 MapReduce 算法中的 MD5 標記查找鍵值對中的重複數據並將其消除。

4、性價比高

由於 Hadoop 具有云存儲設施，因此與公司需要在額外雲存儲上花費的其他平台相比，它對公司來說具有成本效益。 Hadoop。 MapReduce 將大型數據集分解為易於存儲的小部分。

MapReduce 在大數據中的職業範圍是什麼？

預計到 2025 年，人類每天產生的數據量將達到 463 EB。因此，在未來幾年內，MapReduce 的市場增長可能會以驚人的速度增長。 這最終將增加 MapReduce 行業的工作機會數量。

預計到 2026 年，Hadoop的市場規模將呈指數級增長。2019 年，Hadoop 市場規模為 267.4 億美元。 預計到 2027 年，該市場將以 37.5% 的複合年增長率增長，將達到 3.4 億美元以上。

各種因素促成了 Hadoop 和 MapReduce 服務的指數級增長。 由於企業和企業數量的增加而導致的競爭加劇是驅動因素。 即使是中小型企業 (SME) 也在採用 Hadoop。 此外，數據分析領域的投資增加是推動 Hadoop 和 MapReduce 增長的另一個因素。

此外，由於 Hadoop 不限於特定領域，您有機會選擇您想要的領域。 你可以進入金融和銀行、媒體和娛樂、交通、醫療保健、能源和教育。

讓我們看看 Hadoop 行業中最需要的角色！

1. 大數據工程師

這在任何公司中都是一個突出的位置。 大數據工程師必須為能夠有效收集、處理和分析大數據的公司構建解決方案。 印度大數據工程師的平均年薪為 80 萬印度盧比。

2. Hadoop 開發者

Hadoop 開發人員的角色類似於軟件開發人員。 Hadoop 開發人員的首要職責是編寫或編寫 Hadoop 應用程序並編寫代碼以與 MapReduce 交互。 Hadoop 開發人員負責構建和操作應用程序以及排除錯誤。 了解 Java、SQL、Linux 和其他編碼語言至關重要。 印度 Hadoop 開發人員的平均基本工資為 7,55,000 印度盧比。

3.大數據分析師

顧名思義，大數據分析師的工作描述是分析大數據並將其轉換為對公司有用的信息。 數據分析師解釋數據以找到模式。 成為大數據分析師所需的基本技能是數據挖掘和數據審計。

大數據分析師是印度收入最高的職位之一。 入門級數據分析師的平均工資為 60 萬，而經驗豐富的大數據分析師每年可賺取高達 100 萬印度盧比的收入。

4.大數據架構師

這項工作包括促進整個 Hadoop 流程。 大數據架構師的工作是監督 Hadoop 部署。 他計劃、設計並提出了有關組織如何在 Hadoop 的幫助下進行擴展的策略。 印度一位經驗豐富的大數據架構師的年薪接近200 萬。

如何學習 MapReduce 技能？

由於市場上有大量工作，Hadoop 中的求職者數量也很高。 因此，您必須學習相關技能才能獲得競爭優勢。

在 MapReduce中建立職業生涯最需要的技能是數據分析、Java、Python 和 Scala。 您可以通過學習大數據證書課程來了解大數據、Hadoop 軟件和 MapReduce 的複雜性。

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結論

Hadoop 是當今最令人垂涎​​的職業之一。 隨著數據生產量與日俱增，未來幾年 Hadoop 和 MapReduce 領域將出現大量增長機會。 如果您正在尋找具有挑戰性和高薪的職位，您可以考慮在 Hadoop 行業工作。 為此，您將需要學習各種技能，這些技能將為您帶來額外的優勢。

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