Arquitetura MapReduce explicada, tudo o que você precisa saber

Com o avanço da tecnologia, toda empresa deseja armazenar e processar seus dados online. Esse requisito traz uma nova demanda para coletar big data para empresas de suas atividades online e offline. Os dados coletados precisam ser armazenados e processados ​​de forma eficaz.

O Hadoop é uma das estruturas mais populares para processar big data, e um dos blocos de melhor suporte do Hadoop é o MapReduce. Se você está buscando uma carreira como analista de dados no campo da ciência de dados, deve estar ciente dessa linguagem de programação crescente e popular.

Importância do MapReduce na análise de dados

O MapReduce processa dados de escala extensa, enquanto o Hadoop realiza programas MapReduce consecutivos inscritos em vários dialetos de programação, incluindo C++, Python, Ruby on Rails, Java e muitos outros. A natureza do MapReduce é paralela, o que o torna muito útil na programação de uma grande quantidade de dados que podem ser usados ​​por várias máquinas na forma de clusters.

O que é a programação MapReduce?

MapReduce é um módulo de programa para computação distribuída. Ele funciona em Java em duas fases, a saber,

1. Fase do mapa
2. Reduzir Fase

Para entender o MapReduce, todo codificador e programador precisa entender essas duas fases e suas funções.

1. Fase do Mapa

Na Fase de Mapa, as informações dos dados serão divididas em duas partes principais, a saber, Valor e Chave. O valor é registrado apenas na fase de distribuição, enquanto a chave é gravada na fase de processamento. Sempre que o cliente sucumbe ao envolvimento dos dados na estrutura do Hadoop, o rastreador de tarefas atribui tarefas e as informações dos dados são divididas em várias partes.

A informação é então dividida com base na sua natureza. O leitor de registros transporta as informações divididas em pares de valores-chave, que são comumente conhecidos como par (KV). KV é o formulário de dados de entrada original para a Fase de Mapa, que novamente processa os dados dentro do rastreador de trabalho. As informações no formulário serão diferentes para diferentes aplicações. Portanto, você precisa otimizar os dados de entrada para criptografar adequadamente.

Quando você pega as informações no formato de texto, você encontra a chave, que é o deslocamento do byte. Essa fase de mapa também usa o módulo combinador e de partição para codificar um programa de forma que ele execute operações de dados incomuns. Você descobrirá que a localização de dados acontecerá apenas na unidade de dados do mapeador.

• Módulo Combiner na fase Map

No estágio Map, os módulos combinadores também são conhecidos como miniredutores. Um combinador é necessário para conquistar alta largura de banda quando o mapeador processa uma grande quantidade de dados. Para resolver o problema da largura de banda superior, você precisa usar a lógica do combinador na fase do mapa para obter um excelente resultado de saída.

• Módulo de partição na fase de mapa

Assim como no módulo combinador, o segmento de partição oferece um aspecto vital para a linguagem de programação MapReduce, o que acaba afetando a estrutura Hadoop. O segmento de partição diminui a pressão que é criada durante o processo de redução, proporcionando excelente saída. Você pode até personalizar a partição de acordo com seus dados, dependendo das diferentes circunstâncias.

Você pode até usar a partição padrão durante o processo. Além disso, existem partições estáticas e dinâmicas que ajudam um operador de computador a dividir os dados em várias figuras usando os métodos de redução e mapeamento de fase. Você pode projetar e personalizar essas partições de acordo com os requisitos de negócios. Este módulo de partição será valioso para transferir os dados entre os dois processos acima da arquitetura MapReduce.

2. Fase Reduzida

Após o processamento da fase de mapa, os dados organizados e embaralhados se tornarão a entrada para a fase de redução. Durante esta fase, todos os dados classificados serão combinados e o par de valor-chave real será considerado na estrutura HDFS. Os gravadores de registros observam estatísticas da fase Redutor para a estrutura HDFS. Embora essa fase seja opcional para pesquisa e mapeamento, ela desempenha um papel vital na melhoria do desempenho.

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Esta fase inicia o processo real nos dados fornecidos pela fase Mapear. A fase Map oferece resultados redutores, como part-r-0001. Você também precisa fornecer um conjunto de números para cada tarefa que seus usuários desejam rastrear. Você também pode definir muitas prioridades que serão habilitadas para colocar os nomes de situações específicas.

Nesta fase, a execução teórica é essencial para a execução dos dados. Se vários redutores estiverem processando os mesmos dados e o primeiro redutor estiver processando lentamente, o rastreador de tarefas poderá atribuir o processamento ao próximo redutor disponível para acelerar o processo. Este tipo de trabalho de alocação para um redutor disponível é chamado FIFO, ou seja, First In First Out.

Entendendo o processo de arquitetura MapReduce

Aqui estão os pontos que você deve ter em mente ao trabalhar com a arquitetura MapReduce na estrutura do Hadoop.

Criação de trabalho da fase Map : Na arquitetura MapReduce, o primeiro trabalho da fase Map é criado para dividir dados e executar módulos de mapa para registrar os dados.

Divisão de dados : O combinador e o módulo de partição ajudam os dados a processar muitas separações. O tempo necessário para processar toda a entrada de dados é maior quando comparado ao tempo necessário para processar as divisões. Separações menores fornecem melhor processamento e balanceamento de dados de maneira paralela.

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Divisão precisa : Separações muito pequenas em tamanho não são ideais na fase de Mapeamento, pois aumentam a carga de manipulação das divisões e dos seres de criação de tarefas de Mapa para controlar o tempo de execução de toda a tarefa.

Considerando o tamanho médio da divisão : Idealmente, o tamanho da divisão deve ser de 64 MB, e você deve defini-lo como padrão para criar um tamanho uniforme de divisões. O tamanho dividido deve ser equivalente aos blocos HDFS.

Implementação do módulo HDFS : A saída da fase Map prossegue com a produção de gravação no disco local na unidade de dados individual e não no módulo HDFS. Para evitar a repetição, que é comum no HDFS, você precisa escolher uma unidade local diferente do HDFS.

Evitando a duplicação : A fase Mapear é a parte central que processa os dados para alimentar a fase Reduzir e fornecer os resultados. Após a conclusão do trabalho, a saída do mapa pode ser excluída, impedindo a replicação dos dados.

Resultados oferecidos para o trabalho da fase de redução : Os resultados da fase de Mapeamento são oferecidos consecutivamente para a fase de Redução. No pedido, a produção é combinada e processada para as funções de redução definidas pelo usuário.

Armazenamento local : Além do método Map, os dados da parte Reduce são mantidos em HDFS, que também é a primeira cópia a ser salva em sua unidade local de dados.

Conclusão

A estrutura MapReduce simplifica o complexo processo de processamento de dados massivos que estão disponíveis na estrutura do Hadoop. Houve muitas mudanças significativas na linguagem de programação MapReduce no Hadoop 2.0 quando comparado ao Hadoop 1.0.

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