Объяснение архитектуры MapReduce, все, что вам нужно знать

С развитием технологий каждый бизнес хочет хранить и обрабатывать свои онлайн-данные. Это требование влечет за собой новый спрос на сбор больших данных для предприятий в ходе их онлайн- и офлайн-операций. Собранные данные необходимо хранить и эффективно обрабатывать.

Hadoop — одна из самых популярных сред для обработки больших данных, а MapReduce — один из наиболее поддерживающих блоков Hadoop. Если вы ищете карьеру аналитика данных в области науки о данных, то вы должны знать об этом растущем и популярном языке программирования.

Важность MapReduce в анализе данных

MapReduce обрабатывает масштабные данные, а Hadoop последовательно выполняет программы MapReduce, написанные на нескольких диалектах программирования, включая C++, Python, Ruby on Rails, Java и многие другие. Природа MapReduce параллельна, что делает его очень полезным при программировании больших объемов данных, которые могут использоваться несколькими машинами в виде кластеров.

Что такое программирование MapReduce?

MapReduce — это программный модуль для распределенных вычислений. Он работает на Java в два этапа, а именно:

1. Фаза карты
2. Уменьшить фазу

Чтобы понять MapReduce, каждый кодер и программист должен понимать эти две фазы и их функции.

1. Фаза карты

На этапе сопоставления информация о данных будет разделена на две основные части, а именно значение и ключ. Значение записывается только на этапе раздачи, а ключ записывается на этапе обработки. Всякий раз, когда клиент передает данные в структуру Hadoop, средство отслеживания заданий назначает задания, а информация о данных делится на множество частей.

Затем информация делится на основе ее характера. Средство чтения записей передает разделенную информацию в парах ключ-значение, которые обычно называют парой (KV). KV — это исходная форма входных данных для фазы карты, которая снова обрабатывает данные внутри средства отслеживания заданий. Информация на форме будет разной для разных приложений. Таким образом, вам необходимо оптимизировать входные данные для соответствующего шифрования.

Когда вы берете информацию в текстовом формате, вы найдете ключ, который представляет собой смещение в байтах. Эта фаза сопоставления также использует объединитель и модуль разделения для кодирования программы таким образом, чтобы она выполняла необычные операции с данными. Вы обнаружите, что локализация данных будет происходить только в единице отображения данных.

• Модуль объединения в фазе карты

На этапе карты модули объединителя также известны как мини-редьюсеры. Комбайнер необходим для достижения высокой пропускной способности, когда картограф обрабатывает огромное количество данных. Чтобы решить проблему максимальной пропускной способности, вам нужно использовать логику объединителя на этапе сопоставления, чтобы получить превосходный результат вывода.

• Модуль разделов на этапе карты

Как и в модуле объединителя, сегмент разделов представляет собой жизненно важный аспект языка программирования MapReduce, который в конечном итоге влияет на структуру Hadoop. Сегмент перегородки снижает давление, создаваемое в процессе восстановления, обеспечивая превосходную производительность. Вы даже можете настроить раздел в соответствии с вашими данными, в зависимости от различных обстоятельств.

Вы даже можете использовать раздел по умолчанию во время процесса. Кроме того, существуют статические и динамические разделы, которые помогают оператору компьютера разделить данные на несколько фигур, используя методы фазы сокращения и сопоставления. Вы можете проектировать и настраивать эти разделы в соответствии с бизнес-требованиями. Этот модуль раздела будет полезен для передачи данных между двумя вышеупомянутыми процессами архитектуры MapReduce.

2. Уменьшить фазу

После обработки фазы сопоставления организованные и перемешанные данные станут входными данными для фазы сокращения. На этом этапе все отсортированные данные будут объединены, а фактическая пара «ключ-значение» будет рассматриваться в рамках HDFS. Авторы записей отмечают статистику от фазы Reducer до платформы HDFS. Хотя этот этап необязателен для поиска и сопоставления, он играет жизненно важную роль в повышении производительности.

Читайте: 10 лучших инструментов Hadoop для работы с большими данными

Эта фаза инициирует фактический процесс с данными, предоставленными фазой карты. Фаза Map предлагает результаты редьюсера, такие как part-r-0001. Вам также необходимо предоставить набор чисел для каждой задачи, которую ваши пользователи хотят отслеживать. Вы также можете установить множество приоритетов, которые позволят размещать имена конкретных ситуаций.

На этом этапе теоретическое выполнение необходимо для обработки данных. Если несколько редюсеров обрабатывают одни и те же данные, а первый редуктор обрабатывает их медленно, то средство отслеживания задач может назначить обработку следующему доступному редьюсеру, чтобы ускорить процесс. Этот вид задания на доступный редуктор называется FIFO, т.е. First In First Out.

Понимание процесса архитектуры MapReduce

Вот моменты, которые следует учитывать при работе с архитектурой MapReduce в среде Hadoop.

Создание задания на этапе сопоставления : в архитектуре MapReduce первое задание на этапе сопоставления создается для разделения данных и выполнения модулей сопоставления для записи данных.

Разделение данных : объединитель и модуль разделения помогают данным обрабатывать множество разделений. Время, необходимое для обработки всего ввода данных, больше, чем время, необходимое для обработки делений. Меньшие разделения обеспечивают лучшую обработку и балансировку данных параллельным способом.

Читайте также: Возможности и приложения Hadoop

Точное разделение : слишком маленькие по размеру разделения не идеальны на этапе карты, поскольку они увеличивают нагрузку на обработку подразделений и создания задач карты, чтобы управлять временем выполнения всей задачи.

Учитывая средний размер разделения : в идеале размер разделения должен составлять 64 МБ, и вы должны установить его по умолчанию, чтобы создать одинаковый размер разделения. Разделенный размер должен быть эквивалентен блокам HDFS.

Внедрение модуля HDFS : выходные данные фазы Map продолжают запись на локальный диск в отдельной единице данных, а не в модуле HDFS. Чтобы избежать повторения, которое часто встречается в HDFS, вам нужно выбрать локальный диск, отличный от HDFS.

Предотвращение дублирования . Фаза сопоставления — это центральная часть, которая обрабатывает данные для подачи на фазу сокращения и предоставляет результаты. После завершения работы выходные данные карты можно удалить, что предотвратит репликацию данных.

Результаты, предлагаемые для задания этапа сокращения : результаты этапа сопоставления последовательно предлагаются этапу сокращения. В заказе производство объединяется и обрабатывается с помощью определенных пользователем функций сокращения.

Локальное хранилище . Помимо метода Map, данные из части Reduce хранятся в HDFS, которая также является первой копией, сохраняемой в вашей локальной единице данных.

Заключение

Инфраструктура MapReduce упрощает сложный процесс обработки массивных данных, доступных в структуре Hadoop. Язык программирования MapReduce в Hadoop 2.0 претерпел множество существенных изменений по сравнению с Hadoop 1.0.

Существует множество курсов для изучения языка программирования MapReduce. Вы можете воспользоваться программами последипломного образования, такими как программы Big Data Engineering и Big Data Analytics в upGrad, чтобы продолжить плодотворную карьеру в программировании. Свяжитесь с нашими экспертами, чтобы узнать больше и лучше понять наши программы.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.