MapReduceアーキテクチャの説明、知っておくべきことすべて
公開: 2020-02-27テクノロジーの進歩に伴い、すべての企業がオンラインデータの保存と処理を望んでいます。 この要件は、オンラインおよびオフラインの活動から企業のビッグデータを収集するという新たな需要をもたらします。 収集されたデータは、効果的に保存および処理される必要があります。
Hadoopはビッグデータを処理するための最も人気のあるフレームワークの1つであり、Hadoopの最もサポートしているブロックの1つはMapReduceです。 データサイエンス分野のデータアナリストとしてのキャリアを求めている場合は、この人気の高いプログラミング言語に注意する必要があります。
目次
データ分析におけるMapReduceの重要性
MapReduceは大規模なデータを処理し、HadoopはC ++、Python、Ruby on Rails、Javaなどの複数のプログラミングダイアレクトに刻まれた連続したMapReduceプログラムを実行します。 MapReduceの性質は並列であるため、クラスターの形で複数のマシンで使用できる大量のデータをプログラミングするのに非常に役立ちます。
MapReduceプログラミングとは何ですか？
MapReduceは、分散コンピューティング用のプログラムモジュールです。 これは、Javaで2つのフェーズで機能します。
- マップフェーズ
- フェーズを減らす
MapReduceを理解するには、すべてのコーダーとプログラマーがこれら2つのフェーズとその機能を理解する必要があります。
1.マップフェーズ
マップフェーズでは、データの情報は2つの主要な部分、つまり値とキーに分割されます。 値は取引段階で記録され、キーは処理段階で書き込まれます。 クライアントがHadoopフレームワークへのデータの関与に屈するたびに、ジョブトラッカーがジョブを割り当て、データの情報が多くの部分に分割されます。
次に、情報はその性質に基づいて分割されます。 レコードリーダーは、分割された情報をキーと値のペアで転送します。これは、一般に（KV）ペアとして知られています。 KVは、マップフェーズの元の入力データフォームであり、ジョブトラッカー内でデータを再度処理します。 フォームの情報は、アプリケーションごとに異なります。 したがって、それに応じて暗号化するために入力データを最適化する必要があります。
テキスト形式で情報を取得すると、バイトオフセットであるキーが見つかります。 このマップフェーズでは、コンバイナーとパーティションモジュールを使用して、異常なデータ操作を実行するようにプログラムをコーディングします。 データのローカリゼーションは、データのマッパーユニットでのみ発生することがわかります。
- マップフェーズのコンバイナーモジュール
マップ段階では、コンバイナーモジュールはミニレデューサーとも呼ばれます。 マッパーが大量のデータを処理する場合、高帯域幅を征服するにはコンバイナーが必要です。 最高の帯域幅の問題に対処するには、マップフェーズでコンバイナーロジックを使用して、優れた出力結果を得る必要があります。
- マップフェーズのパーティションモジュール
コンバイナーモジュールと同様に、パーティションセグメントは、MapReduceプログラミング言語に重要な側面を提供します。これは最終的にHadoopフレームワークに影響を与えます。 パーティションセグメントは、還元プロセス中に発生する圧力を低減し、優れた出力を提供します。 さまざまな状況に応じて、データに応じてパーティションをカスタマイズすることもできます。
プロセス中にデフォルトのパーティションを使用することもできます。 さらに、コンピューターオペレーターがreduceおよびmapphaseメソッドを使用してデータを複数の図に分割するのに役立つ静的および動的パーティションがあります。 これらのパーティションは、ビジネス要件に従って設計およびカスタマイズできます。 このパーティションモジュールは、MapReduceアーキテクチャの上記の2つのプロセス間でデータを転送するのに役立ちます。
2.フェーズを減らす
マップフェーズの処理後、整理されて乱雑になったデータがリデュースフェーズの入力になります。 このフェーズでは、並べ替えられたすべてのデータが結合され、実際のKey-ValueペアがHDFSフレームワークで考慮されます。 レコードライターは、ReducerフェーズからHDFSフレームワークまでの統計を記録します。 このフェーズは検索とマッピングのオプションですが、パフォーマンスの向上に重要な役割を果たします。
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このフェーズは、マップフェーズによって提供されたデータの実際のプロセスを開始します。 マップフェーズでは、part-r-0001などのレデューサーの結果が提供されます。 また、ユーザーが追跡するタスクごとに一連の番号を指定する必要があります。 特定の状況の名前を配置するために有効になる多くの優先順位を設定することもできます。
このフェーズでは、データを実行するために理論的な実行が不可欠です。 複数のレデューサーが同じデータを処理していて、最初のレデューサーの処理が遅い場合、タスクトラッカーは、処理を次に使用可能なレデューサーに割り当てて、プロセスを高速化できます。 使用可能なレデューサーへのこの種の割り当てジョブは、FIFO、つまり先入れ先出しと呼ばれます。
MapReduceアーキテクチャのプロセスを理解する
HadoopフレームワークでMapReduceアーキテクチャーを操作する際に留意すべき点は次のとおりです。
マップフェーズジョブの作成：MapReduceアーキテクチャでは、最初のマップフェーズジョブが作成され、データを分割し、マップモジュールを実行してデータを記録します。
データの分割：コンバイナーとパーティションモジュールは、データが多くの分離を処理するのに役立ちます。 データの入力全体を処理するのに必要な時間は、分割を処理するのに必要な時間と同等の場合、より長くなります。 分離が小さいほど、データの処理とバランスが並行して向上します。
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正確な分割：サイズが小さすぎる分離は、タスク全体を実行する時間を管理するために分割とマップタスク作成の処理の負荷を増大させるため、マップフェーズでは理想的ではありません。
分割の平均サイズを考慮する：理想的には、分割サイズは64 MBである必要があり、分割の均一なサイズを作成するためにデフォルトとして設定する必要があります。 分割されたサイズは、HDFSブロックと同等である必要があります。
HDFSモジュールの実装：マップフェーズ出力は、HDFSモジュールではなく、データの個々のユニット上のローカルディスクへの書き込み生成を続行します。 HDFSで一般的な繰り返しを回避するには、HDFS以外のローカルドライブを選択する必要があります。
重複の防止：マップフェーズは、データを処理して削減フェーズにフィードし、結果を提供する中心的な部分です。 ジョブが完了すると、マップ出力を削除して、データの複製を防ぐことができます。
フェーズジョブを削減するために提供される結果：マップフェーズからの結果は、削減フェーズに連続して提供されます。 注文では、プロダクションが結合され、ユーザー定義のreduce関数に処理されます。
ローカルストレージ：Mapメソッドとは別に、Reduce部分からのデータはHDFSに保持されます。これは、ローカルデータ単位に保存する最初のコピーでもあります。
結論
MapReduceフレームワークは、Hadoop構造で利用可能な大量のデータを処理する複雑なプロセスを簡素化します。 Hadoop 1.0と比較した場合、Hadoop2.0のMapReduceプログラミング言語には多くの重要な変更があります。
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