Що таке алгоритм MapReduce?
Алгоритм MapReduce в основному надихається моделлю функціонального програмування. Він використовується для обробки та генерації великих даних. Ці набори даних можуть запускатися одночасно і розподілятися в кластері. Програма MapReduce в основному складається з процедури карти та методу скорочення для виконання підсумкової операції, наприклад підрахунку або отримання певних результатів. Система MapReduce працює на розподілених серверах, які працюють паралельно і керують усіма комунікаціями між різними системами. Модель є спеціальною стратегією стратегії роздільного застосування та поєднання, яка допомагає в аналізі даних. Картографування проводиться класом Mapper і зменшує завдання, виконаним класом Reducer.
Розуміння алгоритму MapReduce
Алгоритм MapReduce в основному працює в три етапи:
- Функція карти
- Функція переміщення
- Зменшити функцію
Давайте обговоримо кожну функцію та її обов'язки.
1. Функція карти
Це перший крок алгоритму MapReduce. Він приймає набори даних і розподіляє їх на менші підзадачі. Далі це робиться в два етапи, розбиваючи та картографуючи. Розщеплення приймає вхідний набір даних і ділить набір даних, а відображення приймає ці підмножини даних і виконує необхідні дії. Результатом цієї функції є пара ключ-значення.
2. Функція переміщення
Це також відомо як функція комбінування та включає об'єднання та сортування. Об'єднання об'єднує всі пари ключ-значення. Усі вони матимуть однакові клавіші. Сортування займає вхід з кроком об'єднання та сортує всі пари ключових значень за допомогою клавіш. Цей крок також повернеться до пар ключових значень. Вихід буде відсортований.
3. Зменшити функцію
Це останній крок цього алгоритму. Це забирає пари "ключ-значення" від переміщення і зменшує роботу.
Як алгоритми MapReduce полегшують роботу?
Системи реляційних баз даних мають централізований сервер, який допомагає зберігати та обробляти дані. Зазвичай це були централізовані системи. Коли в картинку потрапляють кілька файлів, обробка втомлива і створює вузьке місце при обробці декількох файлів. MapReduce відображає набір даних і перетворює набір даних, де всі дані розділені на кортежі, і завдання зменшення візьме висновок з цього кроку та об'єднає ці кортежі даних у менші набори. Він працює на різних фазах і створює пари ключових значень, які можуть бути розподілені по різних системах.
Що ви можете зробити з алгоритмами MapReduce?
MapReduce можна використовувати з різними програмами. Його можна використовувати для розподіленого пошуку на основі шаблону, розподіленого сортування, зміни сторони веб-посилань, статистики журналу доступу до Інтернету. Це також може допомогти у створенні та роботі над кількома кластерами, настільними сітками, волонтерськими обчислювальними середовищами. Можна також створювати динамічні хмарні середовища, мобільні середовища, а також високоефективні обчислювальні середовища. Google використовував MapReduce, який відновлює індекс Google у всесвітній мережі. За його допомогою старі спеціальні програми оновлюються, і вони проводять різні види аналізу. Він також інтегрував результати пошуку в реальному часі без відновлення повного індексу. Усі входи та виходи зберігаються в розподіленій файловій системі. Перехідні дані зберігаються на локальному диску.
Робота з алгоритмом MapReduce
Щоб працювати з алгоритмом MapReduce, ви повинні знати повний процес того, як він працює. Дані, що приймаються, проходять через наступні етапи:
1. Розбиття вводу: Будь-які вхідні дані, які надходять до завдання MapReduce, поділяються на рівні частини, відомі як вхідні розбиття. Це шматок вводу, який може споживати будь-який із картографів.
2. Картографування: Після розбиття даних на шматки вони проходять фазу відображення в програмі зменшення карт. Ці розділені дані передаються функції відображення, яка дає різні вихідні значення.
3. Перемішування: Після того як картографування виконано, дані надсилаються на цю фазу. Його завдання полягає в об'єднанні необхідних записів попереднього етапу.
4. Зменшення: У цій фазі вихід з фази перемішування об'єднується. На цій фазі всі значення переміщуються і об'єднуються шляхом агрегації, щоб повернути одне вихідне значення. Він створює резюме повного набору даних.
Переваги алгоритму MapReduce
У додатків, які використовують MapReduce, є наступні переваги:
- Їм було забезпечено зближення та хороші показники узагальнення.
- Дані можна обробляти, використовуючи додатки, що інтенсивно використовують дані.
- Це забезпечує високу масштабованість.
- Підрахувати будь-які випадки кожного слова легко і має масивний збір документів.
- Загальний інструмент може бути використаний для пошуку інструменту в багатьох аналізах даних.
- Він пропонує час балансування навантаження у великих кластерах.
- Це також допомагає в процесі вилучення контекстів розташування користувача, ситуацій тощо.
- Він може отримати доступ до великих зразків респондентів швидко.
Чому ми повинні використовувати алгоритм MapReduce?
MapReduce - це програма, яка використовується для обробки величезних наборів даних. Ці набори даних можуть бути оброблені паралельно. MapReduce потенційно може створювати великі набори даних та велику кількість вузлів. Ці великі набори даних зберігаються на HDFS, що полегшує аналіз даних. Він може обробляти будь-які дані, такі як структуровані, неструктуровані або напівструктуровані.
Для чого нам потрібен алгоритм MapReduce?
MapReduce швидко зростає і допомагає в паралельних обчисленнях. Це допомагає визначити ціну на продукцію та допомагає отримувати найвищі прибутки. Це також допомагає в прогнозуванні та рекомендуванні аналізу. Це дозволяє програмістам запускати моделі над різними наборами даних та використовує передові статистичні методи та методи машинного навчання, які допомагають передбачати дані. Він фільтрує та відправляє дані в різні вузли кластера та функціонує відповідно до функції картографування та редуктора.
Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні?
Hadoop - одна з найпопулярніших робочих місць в наші дні. Це прискорення темпів та можливості, які дуже швидко зростають у цій галузі. У цій галузі буде ще більший бум. ІТ-професіонали, які працюють на Java, мають і плюс, оскільки вони є найбільш затребуваними людьми. Також розробники, архітектори даних, сховища даних та професіонали BI можуть забрати величезні зарплати, вивчаючи цю технологію.
Висновок
MapReduce є основою рамки Hadoop. Вивчивши це, ви неодмінно зможете вийти на ринок аналітики даних. Ви можете це довідатися ґрунтовно та дізнатися, як обробляються великі набори даних та як ця технологія вносить зміни в обробку та зберігання даних.
Рекомендовані статті
Це посібник з алгоритмів MapReduce. Тут ми обговорюємо концепцію, розуміння, роботу, потреби, переваги та кар'єрний ріст. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Питання для інтерв'ю MapReduce
- Що таке MapReduce в Hadoop?
- Як працює MapReduce?
- Що таке MapReduce?
- Відмінності між Hadoop і MapReduce
- Різні операції, пов'язані з кортежами