Ce este algoritmul MapReduce?

Algoritmul MapReduce este inspirat în principal din modelul de programare funcțională. Este utilizat pentru procesarea și generarea de date mari. Aceste seturi de date pot fi rulate simultan și distribuite într-un cluster. Un program MapReduce constă în principal din procedura de hartă și o metodă de reducere pentru a efectua operațiunea de rezumat, cum ar fi numărarea sau obținerea unor rezultate. Sistemul MapReduce funcționează pe servere distribuite care rulează în paralel și gestionează toate comunicațiile între diferite sisteme. Modelul este o strategie specială de strategie de tip split-apply-combine care ajută la analiza datelor. Maparea se face de către clasa Mapper și reduce sarcina este realizată de clasa Reducer.

Înțelegerea MapReduce Algoritmul

Algoritmul MapReduce funcționează în principal în trei etape:

  • Funcția hărții
  • Funcția Shuffle
  • Reduceți funcția

Să discutăm fiecare funcție și responsabilitățile sale.

1. Funcția hartă

Acesta este primul pas al algoritmului MapReduce. Preia seturile de date și le distribuie în sub-sarcini mai mici. Acest lucru se face mai departe în două etape, divizare și mapare. Împărțirea ia setul de date de intrare și împarte setul de date în timp ce maparea ia acele subseturi de date și execută acțiunea necesară. Rezultatul acestei funcții este o pereche cheie-valoare.

2. Funcția Shuffle

Aceasta este, de asemenea, cunoscută sub numele de funcție de combinare și include contopirea și sortarea. Fuziunea combină toate perechile cheie-valoare. Toate acestea vor avea aceleași chei. Sortarea preia intrarea din etapa de îmbinare și sortează toate perechile cheie-valoare utilizând tastele. Acest pas va reveni, de asemenea, la perechile cheie-valoare. Rezultatul va fi sortat.

3. Reduceți funcția

Acesta este ultimul pas al acestui algoritm. Acesta preia perechile cheie-valoare din shuffle și reduce operația.

Cum face algoritmii MapReduce funcționarea ușoară?

Sistemele relaționale de baze de date au un server centralizat care ajută la stocarea și procesarea datelor. Acestea erau de obicei sisteme centralizate. Când mai multe fișiere vin în imagine, prelucrarea este obositoare și creează un blocaj în timp ce procesează mai multe fișiere. MapReduce mapează setul de date și convertește setul de date în care toate datele sunt împărțite în tuple, iar sarcina reduce va lua ieșirea din acest pas și va combina aceste tuple de date în seturi mai mici. Funcționează în diferite faze și creează perechi cheie-valoare care pot fi distribuite pe diferite sisteme.

Ce poți face cu algoritmii MapReduce?

MapReduce poate fi utilizat cu o varietate de aplicații. Poate fi utilizat pentru căutarea distribuită pe baza de tipare, sortarea distribuită, inversarea graficului cu link-uri web, statisticile de jurnal de acces web. De asemenea, poate ajuta la crearea și lucrul la mai multe clustere, rețele de desktop, medii de calcul voluntar. Se pot crea, de asemenea, medii cloud dinamice, medii mobile și, de asemenea, medii de calcul performante. Google a folosit MapReduce care regenerează indexul Google al World Wide Web. Folosind aceasta, vechile programe ad-hoc sunt actualizate și au efectuat diferite tipuri de analiză. De asemenea, a integrat rezultatele căutării live fără a reconstrui indexul complet. Toate intrările și ieșirile sunt stocate în sistemul de fișiere distribuit. Datele tranzitorii sunt stocate pe un disc local.

Lucrul cu MapReduce Algoritm

Pentru a lucra cu MapReduce Algoritm, trebuie să cunoașteți procesul complet de funcționare. Datele ingerate parcurg următoarele etape:

1. Splituri de intrare: Orice date de intrare care vin la jobul MapReduce sunt împărțite în bucăți egale cunoscute sub numele de diviziuni de intrare. Este o bucată de intrare care poate fi consumată de oricare dintre mapatori.

2. Mapare: odată ce datele sunt împărțite în bucăți, trece prin faza de mapare în programul de reducere a hărții. Aceste date divizate sunt transmise funcției de mapare care produce valori de ieșire diferite.

3. Amestecare: odată ce maparea este făcută, datele sunt trimise în această fază. Misiunea sa este aceea de a amalgama înregistrările necesare din faza anterioară.

4. Reducerea: în această fază, producția din faza de amestecare este agregată. În această fază, toate valorile sunt amestecate și reunite prin agregare, astfel încât să returneze o singură valoare de ieșire. Creează un rezumat al setului complet de date.

Avantajele algoritmului MapReduce

Aplicațiile care utilizează MapReduce au următoarele avantaje:

  1. Li s-a oferit convergență și performanțe bune de generalizare.
  2. Datele pot fi gestionate utilizând aplicații intensivizate.
  3. Oferă scalabilitate ridicată.
  4. Contorizarea oricăror apariții a fiecărui cuvânt este ușoară și are o colecție masivă de documente.
  5. Un instrument generic poate fi utilizat pentru instrumentul de căutare în multe analize de date.
  6. Oferă timp de echilibrare a sarcinii în grupuri mari.
  7. De asemenea, ajută în procesul de extragere a contextelor locației utilizatorului, a situațiilor etc.
  8. Poate accesa rapid mostre mari de respondenți.

De ce ar trebui să folosim algoritmul MapReduce?

MapReduce este o aplicație folosită pentru procesarea unor seturi de date uriașe. Aceste seturi de date pot fi procesate în paralel. MapReduce poate crea potențial seturi de date mari și un număr mare de noduri. Aceste seturi de date mari sunt stocate pe HDFS, ceea ce facilitează analiza datelor. Poate prelucra orice fel de date precum structurate, nestructurate sau semi-structurate.

De ce avem nevoie de algoritmul MapReduce?

MapReduce crește rapid și ajută la calcularea paralelă. Acesta ajută la determinarea prețului pentru produse și ajută la obținerea celor mai mari profituri. De asemenea, ajută la prezicerea și recomandarea analizei. Permite programatorilor să ruleze modele pe diferite seturi de date și folosește tehnici statistice avansate și tehnici de învățare automată care ajută la prezicerea datelor. Filtrează și trimite datele către diferite noduri din cluster și funcționează conform funcției de mapator și reductor.

Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei?

Hadoop este printre cele mai căutate locuri de muncă în aceste zile. Acesta accelerează rata și oportunitatea care se dezvoltă foarte repede în acest domeniu. Va exista un boom și mai mult în acest domeniu. Profesioniștii IT care lucrează în Java au un punct în plus, deoarece sunt cei mai căutați oameni. De asemenea, dezvoltatorii, arhitecții de date, depozitul de date și profesioniștii din BI pot elimina salarii uriașe învățând această tehnologie.

Concluzie

MapReduce este elementul de bază al cadrului Hadoop. Învățând acest lucru, veți ajunge cu siguranță să intrați pe piața analizelor de date. Îl puteți învăța amănunțit și puteți afla cât de multe seturi mari de date sunt procesate și cum această tehnologie aduce o schimbare în ceea ce privește procesarea și stocarea datelor.

Articole recomandate

Acesta este un ghid pentru algoritmii MapReduce. Aici discutăm Conceptul, Înțelegerea, Lucrul, Nevoia, Avantajele și Creșterea Carierei. De asemenea, puteți parcurge și celelalte articole sugerate pentru a afla mai multe -

  1. Întrebări la interviu MapReduce
  2. Ce este MapReduce în Hadoop?
  3. Cum funcționează MapReduce?
  4. Ce este MapReduce?
  5. Diferențele dintre Hadoop și MapReduce
  6. Diferite operațiuni legate de Tuple

Categorie:

Date mare