Spiegazione dell'architettura MapReduce, tutto ciò che devi sapere

Con il progresso della tecnologia, ogni azienda desidera archiviare ed elaborare i propri dati online. Questo requisito genera una nuova domanda di raccolta di big data per le imprese dalle loro attività online e offline. I dati raccolti devono essere conservati ed elaborati in modo efficace.

Hadoop è uno dei framework più popolari per elaborare i big data e uno dei blocchi di Hadoop con il miglior supporto è MapReduce. Se stai cercando una carriera come analista di dati nel campo della scienza dei dati, allora devi essere consapevole di questo linguaggio di programmazione in crescita e popolare.

Importanza di MapReduce nell'analisi dei dati

MapReduce elabora dati su vasta scala, mentre Hadoop realizza programmi MapReduce consecutivi inscritti in più dialetti di programmazione, inclusi C++, Python, Ruby on Rails, Java e molti altri. La natura di MapReduce è parallela, il che lo rende molto utile nella programmazione di un'enorme quantità di dati che possono essere utilizzati da più macchine sotto forma di cluster.

Che cos'è la programmazione MapReduce?

MapReduce è un modulo di programma per il calcolo distribuito. Funziona su Java in due fasi, vale a dire,

1. Fase della mappa
2. Riduci la fase

Per comprendere MapReduce, ogni programmatore e programmatore deve comprendere queste due fasi e le loro funzioni.

1. Fase della mappa

Nella fase della mappa, le informazioni sui dati saranno suddivise in due parti principali, vale a dire Valore e Chiave. Il valore viene registrato solo in fase di contrattazione, mentre la chiave viene scritta in fase di elaborazione. Ogni volta che il cliente soccombe al coinvolgimento dei dati nel framework Hadoop, il job tracker assegna i lavori e le informazioni sui dati vengono divise in molte parti.

Le informazioni vengono poi suddivise in base alla loro natura. Il lettore di record trasporta le informazioni divise in coppie chiave-valore, comunemente note come coppia (KV). KV è il modulo dati di input originale per la fase mappa, che elabora nuovamente i dati all'interno del job tracker. Le informazioni sul modulo saranno diverse per le diverse applicazioni. Quindi, è necessario ottimizzare i dati di input per crittografarli di conseguenza.

Quando prendi le informazioni in formato testo, troverai la chiave, che è l'offset del byte. Questa fase della mappa utilizza anche il modulo combinatore e partizione per codificare un programma in modo tale che esegua operazioni di dati insolite. Scoprirai che la localizzazione dei dati avverrà solo nell'unità di dati del mappatore.

• Modulo Combinatore in fase Mappa

Nella fase Mappa, i moduli combinatori sono anche detti mini riduttori. Un combinatore è necessario per conquistare un'elevata larghezza di banda quando il mapper elabora un'enorme quantità di dati. Per affrontare il problema della massima larghezza di banda, è necessario utilizzare la logica del combinatore in fase di mappatura per ottenere un risultato di output eccellente.

• Modulo partizione in fase Mappa

Proprio come nel modulo combinatore, il segmento delle partizioni offre un aspetto vitale per il linguaggio di programmazione MapReduce, che alla fine influisce sul framework Hadoop. Il segmento divisorio diminuisce la pressione che si crea durante il processo di riduzione, fornendo un'eccellente resa. Puoi persino personalizzare la partizione in base ai tuoi dati, a seconda delle diverse circostanze.

Puoi anche utilizzare la partizione predefinita durante il processo. Inoltre, ci sono partizioni statiche e dinamiche che aiutano un operatore di computer a dividere i dati in più figure utilizzando i metodi di riduzione e mappatura della fase. È possibile progettare e personalizzare queste partizioni in base ai requisiti aziendali. Questo modulo di partizione sarà prezioso per trasferire i dati tra i due processi precedenti dell'architettura MapReduce.

2. Ridurre la fase

Dopo i processi della fase della mappa, i dati organizzati e confusi diventeranno l'input per la fase di riduzione. Durante questa fase, tutti i dati ordinati verranno combinati e la coppia chiave-valore effettiva verrà considerata nel framework HDFS. Gli autori dei record annotano le statistiche dalla fase Riduttore al framework HDFS. Sebbene questa fase sia facoltativa per la ricerca e la mappatura, svolge un ruolo fondamentale nel miglioramento delle prestazioni.

Leggi: I 10 migliori strumenti Hadoop per i Big Data

Questa fase avvia il processo vero e proprio sui dati forniti dalla fase Mappa. La fase Mappa offre risultati di riduzione, come part-r-0001. È inoltre necessario fornire una serie di numeri per ciascuna attività che gli utenti desiderano monitorare. Puoi anche impostare molte priorità che saranno abilitate a posizionare i nomi di situazioni specifiche.

In questa fase, l'esecuzione teorica è essenziale per l'esecuzione dei dati. Se più riduttori elaborano gli stessi dati e il primo riduttore sta elaborando lentamente, il task tracker può assegnare l'elaborazione al successivo riduttore disponibile per accelerare il processo. Questo tipo di lavoro di assegnazione a un riduttore disponibile è chiamato FIFO, ovvero First In First Out.

Comprendere il processo dell'architettura MapReduce

Ecco i punti che dovresti tenere a mente mentre lavori con l'architettura MapReduce nel framework Hadoop.

Creazione del lavoro della fase della mappa : nell'architettura MapReduce, viene creato il primo lavoro della fase della mappa per dividere i dati ed eseguire moduli della mappa per registrare i dati.

Divisione dei dati : Il combinatore e il modulo di partizione aiutano i dati a elaborare molte separazioni. Il tempo necessario per elaborare l'intero inserimento dei dati è maggiore se equiparato al tempo necessario per elaborare le divisioni. Separazioni più piccole forniscono una migliore elaborazione e bilanciamento dei dati in modo parallelo.

Leggi anche: Funzionalità e applicazioni di Hadoop

Suddivisione accurata : le separazioni di dimensioni troppo ridotte non sono l'ideale nella fase della mappa, poiché aumentano il carico di gestione delle divisioni e degli esseri di creazione delle attività della mappa per governare il tempo di esecuzione dell'intera attività.

Considerando la dimensione media della divisione : idealmente, la dimensione della divisione dovrebbe essere 64 MB e dovresti impostarla come predefinita per creare una dimensione uniforme delle divisioni. La dimensione divisa dovrebbe essere equivalente ai blocchi HDFS.

Implementazione del modulo HDFS : L'uscita della fase Map procede alla produzione di scrittura sul disco locale sulla singola unità di dati e non sul modulo HDFS. Per evitare ripetizioni, cosa comune in HDFS, è necessario scegliere un'unità locale diversa da HDFS.

Prevenzione della duplicazione : la fase Mappa è la parte centrale che elabora i dati da inviare alla fase Riduci e fornire i risultati. Una volta terminato il lavoro, l'output della mappa può essere eliminato, impedendo la replica dei dati.

Risultati offerti per la fase di riduzione del lavoro : I risultati della fase di mappatura vengono offerti consecutivamente alla fase di riduzione. Nell'ordine, la produzione viene combinata ed elaborata per le funzioni di riduzione definite dall'utente.

Archiviazione locale : a parte il metodo Mappa, i dati della parte Riduci vengono conservati in HDFS, che è anche la prima copia da salvare nell'unità di dati locale.

Conclusione

Il framework MapReduce semplifica il complesso processo di elaborazione di enormi dati disponibili nella struttura Hadoop. Ci sono stati molti cambiamenti significativi nel linguaggio di programmazione MapReduce in Hadoop 2.0 rispetto a Hadoop 1.0.

Ci sono molti corsi disponibili per imparare il linguaggio di programmazione MapReduce. Puoi usufruire di programmi post-laurea come Big Data Engineering e Big Data Analytics su upGrad per perseguire una fruttuosa carriera nella programmazione. Mettiti in contatto con i nostri esperti per saperne di più e ottenere informazioni migliori sui nostri programmi.

Se sei interessato a saperne di più sui Big Data, dai un'occhiata al nostro PG Diploma in Software Development Specialization nel programma Big Data, progettato per professionisti che lavorano e fornisce oltre 7 casi di studio e progetti, copre 14 linguaggi e strumenti di programmazione, pratiche pratiche workshop, oltre 400 ore di apprendimento rigoroso e assistenza all'inserimento lavorativo con le migliori aziende.

Impara i corsi di sviluppo software online dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.