Penjelasan Arsitektur MapReduce, Semua Yang Perlu Anda Ketahui

Dengan kemajuan teknologi, setiap bisnis ingin menyimpan dan mengolah data online mereka. Persyaratan ini membawa permintaan baru untuk mengumpulkan data besar untuk perusahaan dari aktivitas online dan offline mereka. Data yang dikumpulkan perlu disimpan dan diproses secara efektif.

Hadoop adalah salah satu kerangka kerja paling populer untuk memproses data besar, dan salah satu blok pendukung terbaik Hadoop adalah MapReduce. Jika Anda mencari karir sebagai analis data di bidang ilmu data, maka Anda harus mengetahui bahasa pemrograman yang sedang naik daun dan populer ini.

Pentingnya MapReduce dalam Analisis Data

MapReduce memproses data skala ekstensif, sementara Hadoop menyelesaikan program MapReduce berurutan yang ditulis dalam beberapa dialek pemrograman, termasuk C++, Python, Ruby on Rails, Java, dan banyak lainnya. Sifat MapReduce adalah paralel, yang membuatnya sangat berguna dalam memprogram sejumlah besar data yang dapat digunakan oleh banyak mesin dalam bentuk cluster.

Apa itu pemrograman MapReduce?

MapReduce adalah modul program untuk komputasi terdistribusi. Ia bekerja di Java dalam dua fase yaitu,

1. Fase Peta
2. Kurangi Fase

Untuk memahami MapReduce, setiap coder dan programmer harus memahami dua fase ini dan fungsinya.

1. Fase Peta

Pada Fase Peta, informasi data akan dibagi menjadi dua bagian utama, yaitu Nilai dan Kunci. Nilai dicatat hanya pada tahap dealing out, sedangkan key ditulis pada tahap processing. Setiap kali klien menyerahkan keterlibatan data ke kerangka Hadoop, pelacak pekerjaan memberikan pekerjaan, dan informasi data akan dibagi menjadi banyak bagian.

Informasi tersebut kemudian dibagi berdasarkan sifatnya. Pembaca rekaman mengangkut informasi yang dibagi dalam pasangan nilai kunci, yang umumnya dikenal sebagai pasangan (KV). KV adalah formulir data input asli untuk Fase Peta, yang sekali lagi memproses data di dalam pelacak pekerjaan. Informasi pada formulir akan berbeda untuk aplikasi yang berbeda. Jadi, Anda perlu mengoptimalkan data input untuk mengenkripsi yang sesuai.

Saat Anda mengambil informasi dalam format teks, Anda akan menemukan kuncinya, yang merupakan byte offset. Fase peta ini juga menggunakan modul penggabung dan partisi untuk mengkode program sedemikian rupa sehingga melakukan operasi data yang tidak biasa. Anda akan menemukan bahwa pelokalan data hanya akan terjadi di unit data mapper.

• Modul penggabung dalam fase Peta

Pada tahap Peta, modul penggabung juga dikenal sebagai reduksi mini. Penggabung diperlukan untuk menaklukkan bandwidth tinggi ketika pembuat peta memproses sejumlah besar data. Untuk mengatasi masalah bandwidth teratas, Anda perlu menggunakan logika penggabung dalam fase peta untuk mendapatkan hasil keluaran yang sangat baik.

• Modul partisi dalam fase Peta

Sama seperti di modul penggabung, segmen partisi menawarkan aspek penting untuk bahasa pemrograman MapReduce, yang pada akhirnya mempengaruhi kerangka Hadoop. Segmen partisi mengurangi tekanan yang dibuat selama proses reduksi, memberikan output yang sangat baik. Anda bahkan dapat menyesuaikan partisi sesuai dengan data Anda, tergantung pada keadaan yang berbeda.

Anda bahkan dapat menggunakan partisi default selama proses berlangsung. Selain itu, ada partisi statis dan dinamis yang membantu operator komputer untuk membagi data menjadi beberapa gambar menggunakan metode fase reduksi dan peta. Anda dapat merancang dan menyesuaikan partisi ini sesuai kebutuhan bisnis. Modul partisi ini akan berguna untuk mentransfer data antara dua proses arsitektur MapReduce di atas.

2. Kurangi Fase

Setelah proses fase peta, data yang terorganisir dan diacak akan menjadi input untuk fase Reduce. Selama fase ini, semua data yang diurutkan akan digabungkan, dan pasangan Nilai Kunci yang sebenarnya akan dipertimbangkan dalam kerangka kerja HDFS. Penulis catatan mencatat statistik dari fase Reducer ke kerangka HDFS. Meskipun fase ini opsional untuk pencarian dan pemetaan, fase ini memainkan peran penting dalam peningkatan kinerja.

Baca: 10 Alat Hadoop Teratas untuk Big Data

Fase ini memulai proses aktual pada data yang disediakan oleh fase Peta. Fase Peta menawarkan hasil peredam, seperti part-r-0001. Anda juga perlu memberikan serangkaian angka untuk setiap tugas yang ingin dilacak pengguna Anda. Anda juga dapat mengatur banyak prioritas yang akan diaktifkan untuk menempatkan nama-nama situasi tertentu.

Pada fase ini, eksekusi teoritis sangat penting untuk menjalankan data. Jika beberapa reduksi memproses data yang sama dan reduksi pertama memproses lambat, maka pelacak tugas dapat menetapkan pemrosesan ke reduksi berikutnya yang tersedia untuk mempercepat proses. Pekerjaan alokasi semacam ini ke peredam yang tersedia disebut FIFO, yaitu First In First Out.

Memahami Proses Arsitektur MapReduce

Berikut adalah poin-poin yang harus Anda ingat saat bekerja dengan arsitektur MapReduce dalam kerangka Hadoop.

Penciptaan pekerjaan fase peta : Dalam arsitektur MapReduce, pekerjaan fase Peta pertama dibuat untuk membagi data dan mengeksekusi modul peta untuk merekam data.

Pembagian data : Modul penggabung dan partisi membantu data untuk memproses banyak pemisahan. Waktu yang dibutuhkan untuk memproses seluruh input data lebih tinggi jika disamakan dengan waktu yang dibutuhkan untuk memproses divisi. Pemisahan yang lebih kecil memberikan pemrosesan dan penyeimbangan data yang lebih baik secara paralel.

Baca juga: Fitur dan Aplikasi Hadoop

Pemisahan akurat : Pemisahan yang terlalu kecil ukurannya tidak ideal dalam fase Peta, karena mereka meningkatkan beban penanganan divisi dan makhluk pembuatan tugas Peta untuk mengatur waktu pelaksanaan seluruh tugas.

Mempertimbangkan ukuran rata-rata pemisahan : Idealnya, ukuran pembagian harus 64 MB, dan Anda harus mengaturnya sebagai default untuk membuat ukuran pemisahan yang seragam. Ukuran yang dibagi harus setara dengan blok HDFS.

Menerapkan modul HDFS : Output fase Peta melanjutkan produksi penulisan ke disk lokal pada unit data individual dan bukan pada modul HDFS. Untuk menghindari pengulangan, yang biasa terjadi di HDFS, Anda harus memilih drive lokal selain HDFS.

Mencegah duplikasi : Fase Peta adalah bagian sentral yang memproses data untuk dimasukkan ke fase Reduce dan memberikan hasil. Setelah pekerjaan selesai, output peta dapat dihapus, mencegah replikasi data.

Hasil yang ditawarkan untuk mengurangi fase pekerjaan : Hasil dari fase Peta secara berurutan ditawarkan ke fase Kurangi. Dalam urutannya, produksi digabungkan dan diproses ke fungsi pengurangan yang ditentukan pengguna.

Penyimpanan lokal : Selain metode Peta, data dari bagian Reduce disimpan dalam HDFS, yang juga merupakan salinan pertama yang disimpan di unit data lokal Anda.

Kesimpulan

Kerangka kerja MapReduce menyederhanakan proses kompleks pemrosesan data masif yang tersedia dalam struktur Hadoop. Ada banyak perubahan signifikan dalam bahasa pemrograman MapReduce di Hadoop 2.0 jika dibandingkan dengan Hadoop 1.0.

Ada banyak kursus yang tersedia untuk mempelajari bahasa pemrograman MapReduce. Anda dapat memanfaatkan program pasca-kelulusan seperti program Big Data Engineering dan Big Data Analytics di upGrad untuk mengejar karir yang bermanfaat dalam pemrograman. Hubungi pakar kami untuk mengetahui lebih banyak dan mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang program kami.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.