Hva er MapReduce Algorithm?
MapReduce Algorithm er hovedsakelig inspirert av funksjonell programmeringsmodell. Den brukes til å behandle og generere big data. Disse datasettene kan kjøres samtidig og distribueres i en klynge. Et MapReduce-program består hovedsakelig av kartprosedyre og en reduseringsmetode for å utføre sammendragsoperasjonen som å telle eller gi noen resultater. MapReduce-systemet fungerer på distribuerte servere som kjører parallelt og administrerer all kommunikasjon mellom forskjellige systemer. Modellen er en spesiell strategi for split-Apply-Combine-strategi som hjelper i dataanalyse. Kartlegging gjøres av Mapper-klassen og reduserer oppgaven gjøres av Reducer-klassen.
Forstå MapReduce Algorithm
MapReduce Algorithm fungerer hovedsakelig i tre trinn:
- Kartfunksjon
- Stokkfunksjon
- Reduser funksjon
La oss diskutere hver funksjon og dens ansvar.
1. Kartfunksjon
Dette er det første trinnet i MapReduce-algoritmen. Den tar datasettene og distribuerer det til mindre underoppgaver. Dette gjøres videre i to trinn, deling og kartlegging. Splitting tar inndatasettet og deler datasettet mens kartleggingen tar disse delmengdene med data og utfører den nødvendige handlingen. Utgangen til denne funksjonen er et nøkkelverdipar.
2. Bland funksjonen
Dette er også kjent som kombinasjonsfunksjon og inkluderer sammenslåing og sortering. Sammenslåing kombinerer alle nøkkelverdipar. Alle disse vil ha de samme tastene. Sortering tar inndataene fra sammenslåingstrinnet og sorterer alle nøkkelverdiparene ved å bruke tastene. Dette trinnet vil også returnere til nøkkelverdipar. Utgangen blir sortert.
3. Reduser funksjon
Dette er det siste trinnet i denne algoritmen. Den tar nøkkelverdiparene fra blandingen og reduserer driften.
Hvordan gjør MapReduce algoritmer det enkelt å jobbe?
De relative databasesystemene har en sentralisert server som hjelper til med å lagre og behandle dataene. Dette var vanligvis sentraliserte systemer. Når flere filer kommer inn i bildet, er behandlingen kjedelig og skaper en flaskehals mens du behandler flere filer. MapReduce kartlegger datasettet og konverterer datasettet der alle data er delt inn i tupler, og reduksjonsoppgaven vil ta utdataene fra dette trinnet og kombinere disse datatuplene i de mindre settene. Det fungerer i forskjellige faser og lager nøkkelverdipar som kan fordeles over forskjellige systemer.
Hva kan du gjøre med MapReduce algoritmer?
MapReduce kan brukes med en rekke bruksområder. Det kan brukes til distribuert mønsterbasert søk, distribuert sortering, weblink-graf reversering, loggstatistikk for nettadgang. Det kan også hjelpe med å lage og jobbe med flere klynger, stasjonære nett, frivillige datamiljøer. Man kan også skape dynamiske skymiljøer, mobile miljøer og også høyytelsesdatamiljøer. Google benyttet seg av MapReduce som regenererer Google-indeksen på Internett. Ved å bruke den blir de gamle ad hoc-programmene oppdatert, og de har kjørt forskjellige analyser. Den integrerte også søkeresultatene uten å gjenoppbygge den komplette indeksen. Alle innganger og utganger lagres i det distribuerte filsystemet. Forbigående data lagres på en lokal disk.
Arbeide med MapReduce Algorithm
For å jobbe med MapReduce Algorithm, må du kjenne til hele prosessen med hvordan den fungerer. Dataene som er inntatt, gjennomgår følgende trinn:
1. Input Splits: Alle inndata som kommer til MapReduce-jobben er delt inn i like deler som kalles input splits. Det er en del av inndata som kan konsumeres av noen av kartleggere.
2. Kartlegging: Når dataene er delt opp i biter, går de gjennom fasen av kartlegging i kartreduseringsprogrammet. Denne delte data overføres til kartleggingsfunksjon som produserer forskjellige utdataverdier.
3. Blanding: Når kartleggingen er fullført, blir dataene sendt til denne fasen. Jobben er å samle de nødvendige postene fra forrige fase.
4. Redusere: I denne fasen blir resultatet fra shuffling-fasen samlet. I denne fasen blandes alle verdier sammen og samles ved aggregering slik at den returnerer en enkelt utgangsverdi. Det lager et sammendrag av det komplette datasettet.
Fordeler med MapReduce Algorithm
Applikasjonene som bruker MapReduce har fordelene nedenfor:
- De har fått konvergens og god generaliseringsytelse.
- Data kan håndteres ved å bruke datakrevende applikasjoner.
- Det gir høy skalerbarhet.
- Å telle eventuelle forekomster av hvert ord er enkelt og har en massiv dokumentsamling.
- Et generisk verktøy kan brukes til å søke i mange dataanalyser.
- Det tilbyr belastningsbalanseringstid i store klynger.
- Det hjelper også i prosessen med å trekke ut kontekster om brukerplassering, situasjoner osv.
- Den får tilgang til store prøver av respondenter raskt.
Hvorfor skal vi bruke MapReduce algoritme?
MapReduce er en applikasjon som brukes til behandling av enorme datasett. Disse datasettene kan behandles parallelt. MapReduce kan potensielt lage store datasett og et stort antall noder. Disse store datasettene er lagret på HDFS som gjør analysen av data enklere. Den kan behandle alle slags data som strukturert, ustrukturert eller semistrukturert.
Hvorfor trenger vi MapReduce Algorithm?
MapReduce vokser raskt og hjelper med parallell databehandling. Det hjelper med å bestemme prisen for produkter og hjelper med å gi den høyeste fortjenesten. Det hjelper også med å forutsi og anbefale analyse. Den lar programmerere kjøre modeller over forskjellige datasett og bruker avanserte statistiske teknikker og maskinlæringsteknikker som hjelper til med å forutsi data. Den filtrerer og sender ut dataene til forskjellige noder i klyngen og fungerer i henhold til kartleggings- og reduksjonsfunksjonen.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karriereveksten?
Hadoop er blant de mest etterspurte jobbene i disse dager. Det akselererer hastigheten og muligheten som vokser veldig raskt på dette feltet. Det kommer til å bli en boom i dette området enda mer. IT-fagfolkene som jobber i Java har et pluss poeng ettersom de er de mest etterspurte personene. Dessuten kan utviklere, dataarkitekter, datavarehus og BI-fagfolk ta bort enorme mengder lønn ved å lære seg denne teknologien.
Konklusjon
MapReduce er det grunnleggende i Hadoop-rammeverket. Ved å lære dette vil du helt sikkert komme inn i dataanalysemarkedet. Du kan lære det grundig og bli kjent med hvor store datasett som behandles og hvordan denne teknologien gir en endring med behandling og lagring av data.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til MapReduce Algorithms. Her diskuterer vi konseptet, forståelse, arbeid, behov, fordeler og karrierevekst. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- MapReduce Interview Questions
- Hva er MapReduce i Hadoop?
- Hvordan MapReduce fungerer?
- Hva er MapReduce?
- Forskjeller mellom Hadoop vs MapReduce
- Ulike operasjoner relatert til tuples