MapReduce-Architektur erklärt, alles, was Sie wissen müssen

Mit dem technologischen Fortschritt möchte jedes Unternehmen seine Online-Daten speichern und verarbeiten. Diese Anforderung führt zu einer neuen Nachfrage, Big Data für Unternehmen aus ihren Online- und Offline-Aktivitäten zu sammeln. Die gesammelten Daten müssen effektiv gespeichert und verarbeitet werden.

Hadoop ist eines der beliebtesten Frameworks zur Verarbeitung von Big Data, und einer der am besten unterstützenden Blöcke von Hadoop ist MapReduce. Wenn Sie eine Karriere als Datenanalyst im Bereich Data Science anstreben, müssen Sie sich dieser aufstrebenden und beliebten Programmiersprache bewusst sein.

Bedeutung von MapReduce in der Datenanalyse

MapReduce verarbeitet umfangreiche Skalierungsdaten, während Hadoop aufeinanderfolgende MapReduce-Programme ausführt, die in mehrere Programmierdialekte eingeschrieben sind, darunter C++, Python, Ruby on Rails, Java und viele andere. Die Art von MapReduce ist parallel, was es sehr nützlich macht, eine riesige Datenmenge zu programmieren, die von mehreren Maschinen in Form von Clustern verwendet werden kann.

Was ist MapReduce-Programmierung?

MapReduce ist ein Programmmodul für verteiltes Rechnen. Es funktioniert auf Java in zwei Phasen, nämlich

1. Kartenphase
2. Phase reduzieren

Um MapReduce zu verstehen, muss jeder Coder und Programmierer diese beiden Phasen und ihre Funktionen verstehen.

1. Kartenphase

In der Map-Phase werden die Informationen der Daten in zwei Hauptteile aufgeteilt, nämlich Wert und Schlüssel. Der Wert wird nur in der Austeilungsphase aufgezeichnet, während der Schlüssel in der Verarbeitungsphase geschrieben wird. Immer wenn der Client die Einbindung von Daten in das Hadoop-Framework erliegt, weist der Job-Tracker Jobs zu und die Dateninformationen werden in viele Teile aufgeteilt.

Die Informationen werden dann auf der Grundlage ihrer Art aufgeteilt. Der Datensatzleser transportiert die geteilten Informationen in Schlüssel-Wert-Paaren, die allgemein als (KV)-Paare bekannt sind. KV ist das ursprüngliche Eingabedatenformular für die Map-Phase, die die Daten innerhalb des Job-Trackers erneut verarbeitet. Die Informationen auf dem Formular sind für verschiedene Anwendungen unterschiedlich. Sie müssen also die Eingabedaten optimieren, um sie entsprechend zu verschlüsseln.

Wenn Sie Informationen im Textformat nehmen, finden Sie den Schlüssel, das ist der Byte-Offset. Diese Abbildungsphase verwendet auch das Kombinierer- und Partitionsmodul, um ein Programm so zu codieren, dass es ungewöhnliche Datenoperationen durchführt. Sie werden feststellen, dass die Datenlokalisierung nur in der Mapper-Dateneinheit erfolgt.

• Combiner-Modul in der Map-Phase

In der Map-Stufe werden die Combiner-Module auch als Mini-Reducer bezeichnet. Ein Combiner ist notwendig, um eine hohe Bandbreite zu erobern, wenn der Mapper eine riesige Datenmenge verarbeitet. Um das Problem der oberen Bandbreite anzugehen, müssen Sie die Combiner-Logik in der Map-Phase verwenden, um ein hervorragendes Ausgabeergebnis zu erhalten.

• Partitionsmodul in der Map-Phase

Genau wie im Combiner-Modul bietet das Partitionssegment einen wichtigen Aspekt für die Programmiersprache MapReduce, der sich letztendlich auf das Hadoop-Framework auswirkt. Das Trennsegment verringert den Druck, der während des Reduziervorgangs entsteht, und sorgt so für eine hervorragende Leistung. Sie können die Partition sogar entsprechend Ihren Daten anpassen, abhängig von verschiedenen Umständen.

Sie können während des Vorgangs sogar die Standardpartition verwenden. Außerdem gibt es statische und dynamische Partitionen, die einem Computeroperator helfen, Daten mit Hilfe der Phasenmethoden „Reduce“ und „Map“ in mehrere Zahlen zu unterteilen. Sie können diese Partitionen gemäß den Geschäftsanforderungen entwerfen und anpassen. Dieses Partitionsmodul ist wertvoll, um die Daten zwischen den beiden oben genannten Prozessen der MapReduce-Architektur zu übertragen.

2. Phase reduzieren

Nach den Prozessen der Map-Phase werden die organisierten und gemischten Daten zur Eingabe für die Reduce-Phase. Während dieser Phase werden alle sortierten Daten kombiniert und das tatsächliche Schlüssel-Wert-Paar wird im HDFS-Framework berücksichtigt. Die Rekordschreiber notieren Statistiken aus der Reducer-Phase zum HDFS-Framework. Obwohl diese Phase für die Suche und Zuordnung optional ist, spielt sie eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Leistung.

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Diese Phase initiiert den eigentlichen Prozess auf den bereitgestellten Daten durch die Map-Phase. Die Map-Phase bietet Reducer-Ergebnisse, wie z. B. part-r-0001. Sie müssen auch eine Reihe von Nummern für jede Aufgabe angeben, die Ihre Benutzer verfolgen möchten. Sie können auch viele Prioritäten setzen, die aktiviert werden, um die Namen bestimmter Situationen zu platzieren.

In dieser Phase ist die theoretische Ausführung für die Ausführung der Daten unerlässlich. Wenn mehrere Reduzierer dieselben Daten verarbeiten und der erste Reduzierer langsam verarbeitet, kann der Task-Tracker die Verarbeitung dem nächsten verfügbaren Reduzierer zuweisen, um den Prozess zu beschleunigen. Diese Art der Zuordnung zu einem verfügbaren Reducer nennt man FIFO, dh First In First Out.

Den Prozess der MapReduce-Architektur verstehen

Hier sind die Punkte, die Sie beim Arbeiten mit der MapReduce-Architektur im Hadoop-Framework beachten sollten.

Erstellung von Kartenphasenjobs: In der MapReduce-Architektur wird der erste Kartenphasenjob erstellt, um Daten aufzuteilen und Kartenmodule auszuführen, um die Daten aufzuzeichnen.

Aufteilung von Daten : Das Kombinator- und Partitionsmodul hilft Daten, viele Trennungen zu verarbeiten. Der Zeitaufwand für die Verarbeitung der gesamten Dateneingabe ist höher als der Zeitaufwand für die Verarbeitung der Divisionen. Kleinere Trennungen bieten eine bessere Verarbeitung und einen parallelen Datenausgleich.

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Präzise Aufteilung : Zu kleine Trennungen sind in der Map-Phase nicht ideal, da sie die Belastung durch die Handhabung der Divisionen und Map-Aufgabenerstellungswesen erhöhen, um die Zeit für die Durchführung der gesamten Aufgabe zu bestimmen.

Unter Berücksichtigung der durchschnittlichen Aufteilungsgröße : Idealerweise sollte die Aufteilungsgröße 64 MB betragen, und Sie sollten sie als Standard festlegen, um eine einheitliche Aufteilungsgröße zu erstellen. Die geteilte Größe sollte HDFS-Blöcken entsprechen.

Implementieren des HDFS-Moduls : Die Ausgabe der Map-Phase setzt die Schreibproduktion auf der lokalen Platte auf der einzelnen Dateneinheit und nicht auf dem HDFS-Modul fort. Um Wiederholungen zu vermeiden, die bei HDFS üblich sind, müssen Sie ein anderes lokales Laufwerk als HDFS auswählen.

Vermeidung von Duplizierung : Die Map-Phase ist der zentrale Teil, der die Daten verarbeitet, um sie in die Reduce-Phase einzuspeisen und die Ergebnisse bereitzustellen. Sobald der Job erledigt ist, kann die Kartenausgabe gelöscht werden, wodurch die Replikation von Daten verhindert wird.

Ergebnisse der Reduzierphase Job angeboten : Die Ergebnisse aus der Map-Phase werden nacheinander der Reduzieren-Phase angeboten. Im Auftrag wird die Produktion zu den benutzerdefinierten Reduzierfunktionen zusammengefasst und verarbeitet.

Lokale Speicherung : Abgesehen von der Map-Methode werden die Daten aus dem Reduce-Teil in HDFS gespeichert, das auch die erste Kopie ist, die in Ihrer lokalen Dateneinheit gespeichert wird.

Fazit

Das MapReduce-Framework vereinfacht den komplexen Prozess der Verarbeitung massiver Daten, die in der Hadoop-Struktur verfügbar sind. Im Vergleich zu Hadoop 1.0 gab es in Hadoop 2.0 viele bedeutende Änderungen in der Programmiersprache MapReduce.

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