Co je MapReduce Algorithm?

Algoritmus MapReduce je inspirován hlavně modelem funkčního programování. Používá se pro zpracování a generování velkých dat. Tyto datové sady mohou být spuštěny současně a distribuovány v klastru. Program MapReduce sestává hlavně z mapové procedury a metody redukce pro provedení souhrnné operace, jako je spočítání nebo poskytnutí některých výsledků. Systém MapReduce pracuje na distribuovaných serverech, které běží paralelně a spravují veškerou komunikaci mezi různými systémy. Model je zvláštní strategií strategie split-Apply-Combin, která pomáhá při analýze dat. Mapování je prováděno třídou Mapper a snižuje úlohu prováděnou třídou Reducer.

Porozumění MapReduce Algorithm

Algoritmus MapReduce funguje hlavně ve třech krocích:

  • Funkce mapy
  • Funkce Náhodně
  • Snižte funkci

Pojďme diskutovat o každé funkci a jejích povinnostech.

1. Funkce mapy

Toto je první krok Algoritmu MapReduce. Vezme sady dat a rozdělí je do menších dílčích úkolů. To se dále děje ve dvou krocích, rozdělení a mapování. Rozdělení vezme vstupní soubor dat a rozdělí sadu dat, zatímco mapování vezme tyto podmnožiny dat a provede požadovanou akci. Výstupem této funkce je pár klíč - hodnota.

2. Náhodná funkce

Toto je také známé jako funkce kombinování a zahrnuje slučování a třídění. Sloučení kombinuje všechny páry klíč-hodnota. Všechny tyto budou mít stejné klíče. Třídění bere vstup z kroku sloučení a třídí všechny páry klíč - hodnota pomocí klíčů. Tento krok se vrátí také k párům klíč-hodnota. Výstup bude setříděn.

3. Omezte funkci

Toto je poslední krok tohoto algoritmu. Vezme páry párů klíč-hodnota z míchání a sníží operaci.

Jak MapReduce Algorithms usnadňuje práci?

Relační databázové systémy mají centralizovaný server, který pomáhá při ukládání a zpracování dat. Byly to obvykle centralizované systémy. Když na obrázek přijde více souborů, zpracování je zdlouhavé a při zpracování více souborů vytvoří úzký profil. MapReduce mapuje sadu dat a převádí datovou sadu, kde jsou všechna data rozdělena na n-tice, a úloha redukce vezme výstup z tohoto kroku a zkombinuje tyto datové n-tice do menších sad. Funguje v různých fázích a vytváří páry klíč - hodnota, které lze distribuovat do různých systémů.

Co můžete dělat s MapReduce Algorithms?

MapReduce lze použít s různými aplikacemi. Může být použit pro distribuované vyhledávání založené na vzoru, distribuované třídění, obrácení grafu webového odkazu, statistiky protokolu přístupu na web. Může také pomoci při vytváření a práci na několika klastrech, stolních sítích, dobrovolnických počítačových prostředích. Lze také vytvářet dynamická cloudová prostředí, mobilní prostředí a také vysoce výkonná výpočetní prostředí. Google využil MapReduce, který regeneruje index Google na webu. Jeho použitím jsou staré programy ad hoc aktualizovány a prováděly různé druhy analýz. Rovněž integroval výsledky živého vyhledávání bez opětovného sestavení celého indexu. Všechny vstupy a výstupy jsou uloženy v distribuovaném systému souborů. Přechodná data jsou uložena na místním disku.

Práce s algoritmem MapReduce

Chcete-li pracovat s algoritmem MapReduce Algorithm, musíte znát celý proces jeho fungování. Přijatá data procházejí následujícími kroky:

1. Vstupní rozdělení: Jakákoli vstupní data přicházející do úlohy MapReduce jsou rozdělena na stejné části známé jako vstupní rozdělení. Je to kus vstupu, který může spotřebovat kterýkoli z mapovačů.

2. Mapování: Jakmile jsou data rozdělena na kousky, prochází fází mapování v programu snižování map. Tato rozdělená data jsou předána do mapovací funkce, která vytváří různé výstupní hodnoty.

3. Zamíchání: Po dokončení mapování jsou data odeslána do této fáze. Jeho úkolem je sloučit požadované záznamy z předchozí fáze.

4. Redukce: V této fázi je agregován výstup z fáze míchání. V této fázi jsou všechny hodnoty zamíchány a sloučeny agregací tak, že vrací jedinou výstupní hodnotu. Vytváří shrnutí kompletní sady dat.

Výhody MapReduce Algorithm

Aplikace využívající MapReduce mají následující výhody:

  1. Byla jim poskytnuta konvergence a dobrý generalizační výkon.
  2. S daty lze nakládat pomocí aplikací náročných na data.
  3. Poskytuje vysokou škálovatelnost.
  4. Počítání všech výskytů každého slova je snadné a má rozsáhlou sbírku dokumentů.
  5. Obecný nástroj lze použít k vyhledání nástroje v mnoha analýzách dat.
  6. Nabízí vyrovnávání času ve velkých shlucích.
  7. Pomáhá také v procesu získávání kontextů umístění uživatele, situací atd.
  8. Může rychle přistupovat k velkým vzorkům respondentů.

Proč bychom měli používat MapReduce Algorithm?

MapReduce je aplikace, která se používá pro zpracování obrovských datových sad. Tyto datové sady lze zpracovávat paralelně. MapReduce může potenciálně vytvářet velké datové sady a velké množství uzlů. Tyto velké datové sady jsou ukládány na HDFS, což usnadňuje analýzu dat. Může zpracovávat jakýkoli druh dat, jako jsou strukturovaná, nestrukturovaná nebo polostrukturovaná.

Proč potřebujeme algoritmus MapReduce?

MapReduce rychle roste a pomáhá při paralelním výpočtu. Pomáhá při určování ceny produktů a při dosahování nejvyšších zisků. Pomáhá také při předpovídání a doporučování analýzy. Umožňuje programátorům spouštět modely na různých souborech dat a používá pokročilé statistické techniky a techniky strojového učení, které pomáhají předpovídat data. Filtruje a odesílá data do různých uzlů v klastru a funguje podle funkce mapovače a redukce.

Jak vám tato technologie pomůže při růstu kariéry?

Hadoop dnes patří mezi nejžádanější. Zrychluje rychlost a příležitost, která v této oblasti roste velmi rychle. V této oblasti bude ještě boom. IT profesionálové, kteří pracují v Javě, mají plus, protože jsou nejvyhledávanějšími lidmi. Také vývojáři, datoví architekti, datový sklad a odborníci v oblasti BI si mohou pomocí technologie osvojit obrovské částky mezd.

Závěr

MapReduce je základem rámce Hadoop. Tím, že se to naučíte, se jistě dostanete na trh datových analytiků. Dozvíte se to důkladně a zjistíte, jak se zpracovávají velké soubory dat a jak tato technologie přináší změny se zpracováním a ukládáním dat.

Doporučené články

Toto je průvodce MapReduce Algorithms. Zde diskutujeme o konceptu, porozumění, práci, potřebě, výhodách a růstu kariéry. Další informace naleznete také v našich dalších doporučených článcích -

  1. MapReduce Interview Otázky
  2. Co je MapReduce v Hadoopu?
  3. Jak MapReduce funguje?
  4. Co je MapReduce?
  5. Rozdíly mezi Hadoopem a MapReduce
  6. Různé operace související s n-ticemi

Kategorie:

Velká data