Architecture MapReduce expliquée, tout ce que vous devez savoir

Avec les progrès de la technologie, chaque entreprise souhaite stocker et traiter ses données en ligne. Cette exigence entraîne une nouvelle demande de collecte de données volumineuses pour les entreprises à partir de leurs activités en ligne et hors ligne. Les données collectées doivent être stockées et traitées efficacement.

Hadoop est l'un des frameworks les plus populaires pour traiter le Big Data, et l'un des blocs les mieux pris en charge de Hadoop est MapReduce. Si vous recherchez une carrière d'analyste de données dans le domaine de la science des données, vous devez être conscient de ce langage de programmation en plein essor et populaire.

Importance de MapReduce dans l'analyse des données

MapReduce traite des données à grande échelle, tandis que Hadoop réalise des programmes MapReduce consécutifs inscrits dans plusieurs dialectes de programmation, notamment C++, Python, Ruby on Rails, Java et bien d'autres. La nature de MapReduce est parallèle, ce qui le rend très utile pour programmer une quantité massive de données pouvant être utilisées par plusieurs machines sous forme de clusters.

Qu'est-ce que la programmation MapReduce ?

MapReduce est un module de programme pour l'informatique distribuée. Il fonctionne sur Java en deux phases à savoir,

1. Phase de carte
2. Réduire la phase

Pour comprendre MapReduce, chaque codeur et programmeur doit comprendre ces deux phases et leurs fonctions.

1. Phase de carte

Dans Map Phase, les informations des données seront divisées en deux parties principales, à savoir la valeur et la clé. La valeur est enregistrée uniquement lors de la phase de distribution, tandis que la clé est écrite lors de la phase de traitement. Chaque fois que le client succombe à l'implication des données dans le cadre Hadoop, le suivi des tâches attribue des tâches et les informations sur les données sont divisées en plusieurs parties.

L'information est ensuite divisée en fonction de sa nature. Le lecteur d'enregistrement transporte les informations divisées en paires clé-valeur, communément appelées paires (KV). KV est le formulaire de données d'entrée d'origine pour la phase de cartographie, qui traite à nouveau les données à l'intérieur du suivi des travaux. Les informations sur le formulaire seront différentes pour différentes applications. Vous devez donc optimiser les données d'entrée pour les chiffrer en conséquence.

Lorsque vous prenez des informations au format texte, vous trouverez la clé, qui est le décalage d'octet. Cette phase de carte utilise également le module combineur et partition pour coder un programme de sorte qu'il effectue des opérations de données inhabituelles. Vous constaterez que la localisation des données ne se produira que dans l'unité de données du mappeur.

• Module Combiner en phase Map

Dans l'étape Map, les modules combinateurs sont également appelés mini-réducteurs. Un combinateur est nécessaire pour conquérir une bande passante élevée lorsque le mappeur traite une quantité massive de données. Afin de résoudre le principal problème de bande passante, vous devez utiliser la logique de combinateur dans la phase de carte pour obtenir un excellent résultat de sortie.

• Module de partition en phase Map

Tout comme dans le module combinateur, le segment de partition offre un aspect vital au langage de programmation MapReduce, qui affecte finalement le framework Hadoop. Le segment de séparation diminue la pression qui est créée pendant le processus de réduction, donnant un excellent rendement. Vous pouvez même personnaliser la partition en fonction de vos données, selon différentes circonstances.

Vous pouvez même utiliser la partition par défaut pendant le processus. En outre, il existe des partitions statiques et dynamiques qui aident un opérateur informatique à diviser les données en plusieurs chiffres à l'aide des méthodes de phase de réduction et de mappage. Vous pouvez concevoir et personnaliser ces partitions selon les besoins de l'entreprise. Ce module de partition sera précieux pour transférer les données entre les deux processus ci-dessus de l'architecture MapReduce.

2. Réduire la phase

Après les processus de la phase de carte, les données organisées et brouillonnes deviendront l'entrée de la phase de réduction. Au cours de cette phase, toutes les données triées seront combinées et la paire clé-valeur réelle sera prise en compte dans le cadre HDFS. Les rédacteurs d'enregistrements notent les statistiques de la phase Reducer au cadre HDFS. Bien que cette phase soit facultative pour la recherche et la cartographie, elle joue un rôle essentiel dans l'amélioration des performances.

Lire : Les 10 meilleurs outils Hadoop pour le Big Data

Cette phase lance le processus réel sur les données fournies par la phase Map. La phase Map offre des résultats réducteurs, tels que part-r-0001. Vous devez également fournir un ensemble de nombres pour chaque tâche que vos utilisateurs souhaitent suivre. Vous pouvez également définir de nombreuses priorités qui seront activées pour placer les noms de situations spécifiques.

Dans cette phase, l'exécution théorique est essentielle pour l'exploitation des données. Si plusieurs réducteurs traitent les mêmes données et que le premier réducteur traite lentement, le suivi des tâches peut affecter le traitement au réducteur disponible suivant pour accélérer le processus. Ce type de travail d'allocation à un réducteur disponible est appelé FIFO, c'est-à-dire First In First Out.

Comprendre le processus de l'architecture MapReduce

Voici les points que vous devez garder à l'esprit lorsque vous travaillez avec l'architecture MapReduce dans le framework Hadoop.

Création d'une tâche de phase de carte : dans l'architecture MapReduce, la première tâche de phase de carte est créée pour diviser les données et exécuter des modules de carte pour enregistrer les données.

Division des données : Le module combineur et partition aide les données à traiter de nombreuses séparations. Le temps requis pour traiter l'ensemble des données d'entrée est plus élevé lorsqu'il est égal au temps requis pour traiter les divisions. Des séparations plus petites permettent un meilleur traitement et un meilleur équilibrage des données de manière parallèle.

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Fractionnement précis : les séparations de taille trop petite ne sont pas idéales dans la phase Carte, car elles augmentent la charge de gestion des divisions et des êtres de création de tâches Carte pour régir le temps d'exécution de la tâche entière.

Considérant la taille moyenne du fractionnement : Idéalement, la taille de division devrait être de 64 Mo, et vous devriez la définir par défaut pour créer une taille uniforme de fractionnements. La taille divisée doit être équivalente aux blocs HDFS.

Implémentation du module HDFS : La sortie de la phase Map procède à la production d'écriture sur le disque local sur l'unité individuelle de données et non sur le module HDFS. Afin d'éviter les répétitions, ce qui est courant dans HDFS, vous devez choisir un lecteur local autre que HDFS.

Prévenir la duplication : La phase Map est la partie centrale qui traite les données pour alimenter la phase Reduce et fournir les résultats. Une fois le travail terminé, la sortie de la carte peut être supprimée, empêchant la réplication des données.

Résultats proposés à la phase Réduire job : Les résultats de la phase Map sont proposés consécutivement à la phase Réduire. Dans la commande, la production est combinée et traitée selon les fonctions de réduction définies par l'utilisateur.

Stockage local : En dehors de la méthode Map, les données de la partie Reduce sont conservées dans HDFS, qui est également la première copie à enregistrer dans votre unité locale de données.

Conclusion

Le framework MapReduce simplifie le processus complexe de traitement de données massives disponibles dans la structure Hadoop. De nombreux changements importants ont été apportés au langage de programmation MapReduce dans Hadoop 2.0 par rapport à Hadoop 1.0.

Il existe de nombreux cours disponibles pour apprendre le langage de programmation MapReduce. Vous pouvez bénéficier de programmes post-diplôme tels que les programmes Big Data Engineering et Big Data Analytics chez upGrad pour poursuivre une carrière fructueuse dans la programmation. Contactez nos experts pour en savoir plus et mieux comprendre nos programmes.

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