Arhitectura MapReduce explicată, tot ce trebuie să știți

Odată cu progresul tehnologiei, fiecare companie dorește să stocheze și să proceseze datele lor online. Această cerință generează o nouă cerere de a colecta date mari pentru întreprinderi din activitățile lor online și offline. Datele care sunt colectate trebuie să fie stocate și procesate în mod eficient.

Hadoop este unul dintre cele mai populare cadre de procesare a datelor mari, iar unul dintre cele mai bune blocuri de sprijin ale Hadoop este MapReduce. Dacă sunteți în căutarea unei cariere ca analist de date în domeniul științei datelor, atunci trebuie să fiți conștienți de acest limbaj de programare în creștere și popular.

Importanța MapReduce în analiza datelor

MapReduce procesează date extinse la scară, în timp ce Hadoop realizează programe MapReduce consecutive înscrise în mai multe dialecte de programare, inclusiv C++, Python, Ruby on Rails, Java și multe altele. Natura MapReduce este paralelă, ceea ce îl face foarte util în programarea unei cantități masive de date care pot fi utilizate de mai multe mașini sub formă de clustere.

Ce este programarea MapReduce?

MapReduce este un modul de program pentru calcul distribuit. Funcționează pe Java în două faze și anume,

1. Faza de hartă
2. Reduceți faza

Pentru a înțelege MapReduce, fiecare programator și programator trebuie să înțeleagă aceste două faze și funcțiile lor.

1. Faza de hartă

În faza hărții, informațiile datelor vor fi împărțite în două părți principale, și anume Valoare și Cheie. Valoarea este înregistrată doar în etapa de distribuire, în timp ce cheia este scrisă în etapa de procesare. Ori de câte ori clientul cedează implicarea datelor în cadrul Hadoop, instrumentul de urmărire a locurilor de muncă atribuie locuri de muncă, iar informațiile despre date sunt împărțite în mai multe părți.

Informațiile sunt apoi împărțite în funcție de natura lor. Cititorul de înregistrări transportă informațiile împărțite în perechi cheie-valoare, cunoscute în mod obișnuit ca o pereche (KV). KV este formularul original de date de intrare pentru faza hărții, care din nou procesează datele în interiorul instrumentului de urmărire a locurilor de muncă. Informațiile din formular vor fi diferite pentru diferite aplicații. Deci, trebuie să optimizați datele de intrare pentru a cripta în consecință.

Când luați informații în format text, veți găsi cheia, care este offset-ul de octeți. Această fază de hartă folosește, de asemenea, combinatorul și modulul de partiție pentru a codifica un program astfel încât să efectueze operațiuni neobișnuite de date. Veți descoperi că localizarea datelor va avea loc numai în unitatea de date de cartografiere.

• Modul combinator în faza Hartă

În etapa Hartă, modulele combinatoare sunt cunoscute și sub denumirea de mini reductoare. Un combinator este necesar pentru a cuceri o lățime de bandă mare atunci când mapper-ul procesează o cantitate masivă de date. Pentru a rezolva problema lățimii de bandă de top, trebuie să utilizați logica combinatorului în faza hărții pentru a obține un rezultat excelent.

• Modul de partiție în faza Hartă

La fel ca în modulul de combinare, segmentul de partiție oferă un aspect vital pentru limbajul de programare MapReduce, care afectează în cele din urmă cadrul Hadoop. Segmentul despărțitor scade presiunea care este creată în timpul procesului de reducere, oferind un randament excelent. Puteți chiar personaliza partiția în conformitate cu datele dvs., în funcție de diferite circumstanțe.

Puteți chiar să utilizați partiția implicită în timpul procesului. În plus, există partiții statice și dinamice care ajută un operator de computer să împartă datele în mai multe cifre utilizând metodele de reducere și map faze. Puteți proiecta și personaliza aceste partiții conform cerințelor afacerii. Acest modul de partiție va fi valoros pentru a transfera datele între cele două procese de mai sus ale arhitecturii MapReduce.

2. Reduceți faza

După procesele fazei hărții, datele organizate și zdruncinate vor deveni intrarea pentru faza de reducere. În această fază, toate datele sortate vor fi combinate, iar perechea cheie-valoare reală va fi luată în considerare în cadrul HDFS. Scriitorii de înregistrări notează statisticile din faza de reducere până la cadrul HDFS. Deși această fază este opțională pentru căutare și cartografiere, ea joacă un rol vital în îmbunătățirea performanței.

Citiți: Top 10 instrumente Hadoop pentru Big Data

Această fază inițiază procesul propriu-zis pe datele furnizate de faza Hartă. Faza Hartă oferă rezultate de reducere, cum ar fi partea-r-0001. De asemenea, trebuie să furnizați un set de numere pentru fiecare sarcină pe care utilizatorii dvs. doresc să o urmărească. De asemenea, puteți seta multe priorități care vor fi activate pentru a plasa numele unor situații specifice.

În această fază, execuția teoretică este esențială pentru rularea datelor. Dacă mai mulți reductori procesează aceleași date și primul reductor procesează lent, atunci instrumentul de urmărire a sarcinilor poate atribui procesarea următorului reductor disponibil pentru a accelera procesul. Acest tip de job de alocare la un reductor disponibil se numește FIFO, adică First In First Out.

Înțelegerea procesului arhitecturii MapReduce

Iată punctele pe care ar trebui să le țineți cont atunci când lucrați cu arhitectura MapReduce în cadrul Hadoop.

Crearea jobului în faza hărții : În arhitectura MapReduce, primul job în faza hărții este creat pentru a împărți datele și a executa module de hărți pentru a înregistra datele.

Împărțirea datelor : combinatorul și modulul de partiție ajută datele să proceseze multe separări. Timpul necesar procesării întregii date de intrare este mai mare atunci când este echivalat cu timpul necesar procesării diviziunilor. Separațiile mai mici asigură o procesare și o echilibrare mai bună a datelor într-un mod paralel.

Citiți și: Caracteristici și aplicații Hadoop

Împărțire precisă : Separările care sunt prea mici ca dimensiune nu sunt ideale în faza Hărții, deoarece cresc sarcina de gestionare a diviziunilor și a ființelor de creare a sarcinilor Hărții pentru a guverna timpul de îndeplinire a întregii sarcini.

Având în vedere dimensiunea medie a împărțirii : în mod ideal, dimensiunea diviziunii ar trebui să fie de 64 MB și ar trebui să o setați ca implicită pentru a crea o dimensiune uniformă a divizărilor. Dimensiunea împărțită ar trebui să fie echivalentă cu blocurile HDFS.

Implementarea modulului HDFS : Ieșirea fazei Map continuă producția de scriere pe discul local pe unitatea individuală de date și nu pe modulul HDFS. Pentru a evita repetarea, care este comună în HDFS, trebuie să alegeți o unitate locală, alta decât HDFS.

Prevenirea duplicării : faza Hartă este partea centrală care procesează datele pentru a fi alimentate în faza de reducere și pentru a furniza rezultatele. Odată ce lucrarea este terminată, rezultatul hărții poate fi ștearsă, prevenind replicarea datelor.

Rezultatele oferite pentru a reduce faza de lucru : Rezultatele din faza Hartă sunt oferite consecutiv fazei de reducere. În comandă, producția este combinată și procesată la funcțiile de reducere definite de utilizator.

Stocare locală : În afară de metoda Map, datele din partea Reduce sunt păstrate în HDFS, care este și prima copie care se salvează în unitatea locală de date.

Concluzie

Cadrul MapReduce simplifică procesul complex de procesare a datelor masive care sunt disponibile în structura Hadoop. Au existat multe schimbări semnificative în limbajul de programare MapReduce în Hadoop 2.0 în comparație cu Hadoop 1.0.

Există multe cursuri disponibile pentru a învăța limbajul de programare MapReduce. Puteți beneficia de programe post-universitare, cum ar fi programele Big Data Engineering și Big Data Analytics la upGrad pentru a urma o carieră fructuoasă în programare. Luați legătura cu experții noștri pentru a afla mai multe și pentru a obține informații mai bune despre programele noastre.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.