Explicación de la arquitectura de MapReduce, todo lo que necesita saber

Con el avance de la tecnología, todas las empresas quieren almacenar y procesar sus datos en línea. Este requisito genera una nueva demanda de recopilación de grandes datos para las empresas a partir de sus actividades en línea y fuera de línea. Los datos que se recopilan deben almacenarse y procesarse de manera efectiva.

Hadoop es uno de los marcos más populares para procesar big data, y uno de los bloques de Hadoop con mejor soporte es MapReduce. Si está buscando una carrera como analista de datos en el campo de la ciencia de datos, entonces debe conocer este lenguaje de programación popular y en ascenso.

Importancia de MapReduce en el análisis de datos

MapReduce procesa datos a gran escala, mientras que Hadoop ejecuta programas MapReduce consecutivos inscritos en múltiples dialectos de programación, incluidos C++, Python, Ruby on Rails, Java y muchos otros. La naturaleza de MapReduce es paralela, lo que lo hace muy útil para programar una gran cantidad de datos que pueden usar varias máquinas en forma de clústeres.

¿Qué es la programación de MapReduce?

MapReduce es un módulo de programa para computación distribuida. Funciona en Java en dos fases, a saber,

1. Fase del mapa
2. Reducir Fase

Para comprender MapReduce, todo codificador y programador debe comprender estas dos fases y sus funciones.

1. Fase de mapa

En Map Phase, la información de los datos se dividirá en dos partes principales, a saber, Valor y Clave. El valor se registra solo en la etapa de negociación, mientras que la clave se escribe en la etapa de procesamiento. Cada vez que el cliente sucumbe a la participación de los datos en el marco de Hadoop, el rastreador de trabajos asigna trabajos y la información de los datos se divide en muchas partes.

A continuación, la información se divide en función de su naturaleza. El lector de registros transporta la información dividida en pares clave-valor, lo que comúnmente se conoce como par (KV). KV es el formulario de datos de entrada original para Map Phase, que nuevamente procesa los datos dentro del rastreador de trabajos. La información en el formulario será diferente para diferentes aplicaciones. Por lo tanto, debe optimizar los datos de entrada para cifrarlos en consecuencia.

Cuando toma información en formato de texto, encontrará la clave, que es el desplazamiento de bytes. Esta fase del mapa también utiliza el módulo combinador y de partición para codificar un programa de modo que realice operaciones de datos inusuales. Encontrará que la localización de datos ocurrirá solo en la unidad de datos del mapeador.

• Módulo combinador en fase de mapa

En la etapa Map, los módulos combinadores también se conocen como mini reductores. Se necesita un combinador para conquistar un gran ancho de banda cuando el mapeador procesa una gran cantidad de datos. Para abordar el problema del ancho de banda superior, debe usar la lógica del combinador en la fase del mapa para obtener un resultado de salida excelente.

• Módulo de partición en fase de mapa

Al igual que en el módulo combinador, el segmento de partición ofrece un aspecto vital para el lenguaje de programación MapReduce, que en última instancia afecta el marco Hadoop. El segmento de partición disminuye la presión que se crea durante el proceso de reducción, lo que brinda un rendimiento excelente. Incluso puede personalizar la partición de acuerdo con sus datos, según las diferentes circunstancias.

Incluso puede usar la partición predeterminada durante el proceso. Además, hay particiones estáticas y dinámicas que ayudan a un operador de computadora a dividir los datos en varias cifras utilizando los métodos de fase de reducción y mapa. Puede diseñar y personalizar estas particiones según los requisitos comerciales. Este módulo de partición será valioso para transferir los datos entre los dos procesos anteriores de la arquitectura MapReduce.

2. Fase Reducir

Después de que se procese la fase del mapa, los datos organizados y mezclados se convertirán en la entrada para la fase Reducir. Durante esta fase, todos los datos ordenados se combinarán y el par clave-valor real se considerará en el marco de HDFS. Los escritores de registros anotan estadísticas desde la fase Reductor hasta el marco HDFS. Aunque esta fase es opcional para la búsqueda y el mapeo, juega un papel vital en la mejora del rendimiento.

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Esta fase inicia el proceso real en los datos proporcionados por la fase de Mapa. La fase Mapa ofrece resultados reductores, como part-r-0001. También debe proporcionar un conjunto de números para cada tarea que los usuarios deseen realizar un seguimiento. También puede establecer muchas prioridades que estarán habilitadas para colocar los nombres de situaciones específicas.

En esta fase, la ejecución teórica es fundamental para la ejecución de los datos. Si varios reductores están procesando los mismos datos y el primer reductor está procesando lentamente, entonces el rastreador de tareas puede asignar el procesamiento al siguiente reductor disponible para acelerar el proceso. Este tipo de trabajo de asignación a un reductor disponible se denomina FIFO, es decir, First In First Out.

Comprender el proceso de la arquitectura MapReduce

Estos son los puntos que debe tener en cuenta al trabajar con la arquitectura MapReduce en el marco Hadoop.

Creación de trabajo de fase de mapa : en la arquitectura MapReduce, el primer trabajo de fase de mapa se crea para dividir datos y ejecutar módulos de mapa para registrar los datos.

División de datos : el módulo combinador y de partición ayuda a los datos a procesar muchas separaciones. El tiempo requerido para procesar toda la entrada de datos es mayor cuando se compara con el tiempo requerido para procesar las divisiones. Las separaciones más pequeñas proporcionan un mejor procesamiento y balanceo de datos en forma paralela.

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División precisa : las separaciones que son demasiado pequeñas no son ideales en la fase de mapa, ya que aumentan la carga de manejo de las divisiones y la creación de tareas de mapa comienza a controlar el tiempo de realización de la tarea completa.

Teniendo en cuenta el tamaño medio de la división : idealmente, el tamaño de la división debe ser de 64 MB y debe configurarlo como predeterminado para crear un tamaño uniforme de divisiones. El tamaño dividido debe ser equivalente a los bloques HDFS.

Implementación del módulo HDFS : la salida de la fase de mapa continúa con la producción de escritura en el disco local en la unidad de datos individual y no en el módulo HDFS. Para evitar la repetición, que es común en HDFS, debe elegir una unidad local que no sea HDFS.

Prevención de la duplicación : la fase de mapa es la parte central que procesa los datos para alimentar a la fase de reducción y proporcionar los resultados. Una vez que se realiza el trabajo, la salida del mapa se puede eliminar, evitando la replicación de datos.

Resultados ofrecidos al trabajo de la fase de reducción : Los resultados de la fase de Mapa se ofrecen consecutivamente a la fase de Reducción. En el pedido, la producción se combina y procesa según las funciones de reducción definidas por el usuario.

Almacenamiento local : además del método Map, los datos de la parte Reducir se guardan en HDFS, que también es la primera copia que se guarda en su unidad de datos local.

Conclusión

El marco MapReduce simplifica el complejo proceso de procesamiento de datos masivos que están disponibles en la estructura de Hadoop. Ha habido muchos cambios significativos en el lenguaje de programación MapReduce en Hadoop 2.0 en comparación con Hadoop 1.0.

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