Što je algoritam MapReduce?
Algoritam MapReduce uglavnom je inspiriran modelom funkcionalnog programiranja. Koristi se za obradu i generiranje velikih podataka. Ti se skupovi podataka mogu istovremeno pokrenuti i distribuirati u klasteru. MapReduce program uglavnom se sastoji od postupka karte i metode redukcije za izvođenje operacije sažetka poput brojanja ili davanja nekih rezultata. MapReduce sustav radi na distribuiranim poslužiteljima koji rade paralelno i upravljaju svim komunikacijama između različitih sustava. Model je posebna strategija strategije primjene i kombiniranja koja pomaže u analizi podataka. Mapiranje vrši klasa Mapper, a zadatak smanjuje razred Klasa.
Razumijevanje algoritma MapReduce
MapReduce algoritam uglavnom radi u tri koraka:
- Funkcija karte
- Funkcija nasumične reprodukcije
- Smanjivanje funkcije
Raspravimo o svakoj funkciji i njezinim odgovornostima.
1. Funkcija karte
Ovo je prvi korak algoritma MapReduce. Uzima skupove podataka i distribuira ih u manje pod-zadatke. To se dalje radi u dva koraka, dijeljenjem i mapiranjem. Podjelom se uzima unos podataka i dijeli skup podataka dok mapiranje uzima te podskupine podataka i izvodi potrebne radnje. Izlaz ove funkcije je par ključ-vrijednost.
2. Funkcija nasumične reprodukcije
To se također naziva kombinacija funkcije i uključuje spajanje i razvrstavanje. Spajanje kombinira sve parove ključ i vrijednost. Svi će oni imati iste tipke. Razvrstavanje uzima unos iz koraka spajanja i razvrstava sve parove ključ / vrijednost pomoću ključeva. Ovaj se korak također vraća parovima ključ i vrijednost. Izlaz će biti sortiran.
3. Smanjite funkciju
Ovo je posljednji korak ovog algoritma. Uzima se para ključ-vrijednost iz nasumičnog ublažavanja i smanjuje rad.
Kako algoritmi MapReduce olakšavaju rad?
Sustavi relacijskih baza podataka imaju centralizirani poslužitelj koji pomaže u pohrani i obradi podataka. To su obično bili centralizirani sustavi. Kad više slika dođe u sliku, obrada je naporna i stvara usko grlo tijekom obrade više datoteka. MapReduce preslikava skup podataka i pretvara skup podataka u kojem su svi podaci podijeljeni u tupove, a zadatak smanjenja oduzet će iz ovog koraka i kombinirati te priloge podataka u manje skupove. Radi u različitim fazama i stvara parove ključ-vrijednost koji se mogu distribuirati u različitim sustavima.
Što možete učiniti s algoritmima MapReduce?
MapReduce se može koristiti s različitim aplikacijama. Može se koristiti za pretraživanje na temelju uzorka, distribuirano razvrstavanje, preokret grafikona na web linku, statistiku dnevnika internetskog pristupa. Također može pomoći u stvaranju i radu na više klastera, radne mreže, dobrovoljnim računalnim okruženjima. Može se stvoriti i dinamičko okruženje u oblaku, mobilno okruženje i računalno okruženje visokih performansi. Google se koristio MapReduce koji obnavlja Googleov indeks World Wide Weba. Njenim se korištenjem ažuriraju stari ad hoc programi koji su vršili različite vrste analiza. Takođe je integrirala rezultate pretraživanja uživo bez ponovne izgradnje kompletnog indeksa. Svi ulazi i izlazi pohranjuju se u distribuiranom datotečnom sustavu. Prijelazni podaci pohranjuju se na lokalni disk.
Rad s algoritmom MapReduce
Da biste radili s algoritmom MapReduce, morate znati kompletan postupak kako to funkcionira. Uneseni podaci prolaze kroz sljedeće korake:
1. Podjela ulaza: Svi ulazni podaci koji dolaze u posao MapReduce podijeljeni su u jednake dijelove poznate i kao ulazne dijelove. To je komad ulaznog materijala koji može konzumirati bilo koji preslikavač.
2. Kartiranje: Nakon što se podaci podijele na komade, prolaze kroz fazu mapiranja u programu za smanjenje karte. Ti podijeljeni podaci šalju se funkciji mapiranja koja proizvodi različite izlazne vrijednosti.
3. Miješanje u redovima: Nakon što je preslikavanje obavljeno, podaci se šalju u ovu fazu. Njezin je posao objedinjavanje traženih zapisa iz prethodne faze.
4. Smanjivanje: U ovoj fazi se izlaz iz faze miješanja sakuplja. U ovoj se fazi sve vrijednosti miješaju i spajaju agregacijom tako da se vraća jedna vrijednost izlaza. Stvara sažetak kompletnog skupa podataka.
Prednosti algoritma MapReduce
Aplikacije koje koriste MapReduce imaju sljedeće prednosti:
- Omogućeno im je konvergencija i dobri generalizacijski učinci.
- Podaci se mogu obraditi koristeći aplikacije sa intenzivnim podacima.
- Omogućuje visoku skalabilnost.
- Brojanje bilo koje pojave svake riječi je jednostavno i ima veliku zbirku dokumenata.
- Generički alat može se koristiti za pretraživanje alata u mnogim analizama podataka.
- Nudi vrijeme uravnoteženja opterećenja u velikim klasterima.
- Također pomaže u procesu vađenja konteksta lokacije korisnika, situacija itd.
- Može brzo pristupiti velikim uzorcima ispitanika.
Zašto bismo trebali koristiti algoritam MapReduce?
MapReduce je aplikacija koja se koristi za obradu ogromnih skupova podataka. Te se skupove podataka mogu paralelno obraditi. MapReduce potencijalno može stvoriti velike skupove podataka i velik broj čvorova. Ove velike skupove podataka pohranjuju se na HDFS što olakšava analizu podataka. Može obraditi bilo koju vrstu podataka poput strukturiranog, nestrukturiranog ili polustrukturiranog.
Zašto nam je potreban algoritam MapReduce?
MapReduce brzo raste i pomaže u paralelnom računanju. Pomaže u određivanju cijene proizvoda i pomaže u ostvarivanju najveće dobiti. Također pomaže u predviđanju i preporučivanju analize. Omogućuje programerima pokretanje modela preko različitih skupova podataka i koristi napredne statističke tehnike i tehnike strojnog učenja koje pomažu u predviđanju podataka. Filtrira i šalje podatke različitim čvorovima unutar klastera i funkcionira prema funkciji mapiranja i reduciranja.
Kako će vam ova tehnologija pomoći u razvoju karijere?
Hadoop je danas jedan od najtraženijih poslova. Ubrzava stopu i priliku koja se vrlo brzo razvija na ovom polju. Na ovom će području doći do još jačeg buma. IT profesionalci koji rade na Javi imaju i plus, jer su oni najtraženiji ljudi. Također, programeri, arhitekti podataka, skladišta podataka i BI profesionalci mogu vam oduzeti ogromne plaće učenjem ove tehnologije.
Zaključak
MapReduce je osnovni dio Hadoop okvira. Naučivši to sigurno ćete ući na tržište analitike podataka. Možete ga temeljito naučiti i upoznati kako se obrađuju veliki skupovi podataka i kako ova tehnologija donosi promjenu s obradom i pohranjivanjem podataka.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Algoritme MapReduce. Ovdje smo raspravljali o konceptu, razumijevanju, radu, potrebi, prednostima i rastu karijere. Možete i proći kroz naše druge Prijedloge članaka da biste saznali više -
- Pitanja o intervjuu MapReduce
- Što je MapReduce u Hadoopu?
- Kako MapReduce funkcionira?
- Što je MapReduce?
- Razlike između Hadoopa i MapReducea
- Različite operacije povezane s Tupovima