MapReduce Mimarisi Açıklandı, Bilmeniz Gereken Her Şey

Teknolojinin ilerlemesi ile her işletme çevrimiçi verilerini depolamak ve işlemek istiyor. Bu gereksinim, işletmeler için çevrimiçi ve çevrimdışı etkinliklerinden büyük veri toplama yönünde yeni bir talebi beraberinde getiriyor. Toplanan verilerin etkin bir şekilde saklanması ve işlenmesi gerekir.

Hadoop, büyük verileri işlemek için en popüler çerçevelerden biridir ve Hadoop'un en iyi destekleyici bloklarından biri de MapReduce'dur. Veri bilimi alanında veri analisti olarak kariyer arıyorsanız, bu yükselen ve popüler programlama dilinin farkında olmalısınız.

MapReduce'un Veri Analizindeki Önemi

MapReduce kapsamlı ölçekli verileri işlerken Hadoop, C++, Python, Ruby on Rails, Java ve diğerleri dahil olmak üzere birden çok programlama lehçesinde yazılı ardışık MapReduce programlarını gerçekleştirir. MapReduce'un doğası paraleldir, bu da onu birden çok makine tarafından kümeler şeklinde kullanılabilecek büyük miktarda verinin programlanmasında çok faydalı kılar.

MapReduce programlama nedir?

MapReduce, dağıtılmış bilgi işlem için bir program modülüdür. Java üzerinde iki aşamada çalışır:

1. Harita Aşaması
2. Aşamayı Azalt

MapReduce'u anlamak için her kodlayıcı ve programcı bu iki aşamayı ve işlevlerini anlamalıdır.

1. Harita Aşaması

Harita Aşamasında, verilerin bilgileri Değer ve Anahtar olmak üzere iki ana bölüme ayrılacaktır. Değer sadece dağıtım aşamasında kaydedilirken, anahtar işleme aşamasında yazılır. İstemci, verilerin Hadoop çerçevesine dahil edilmesini ne zaman başarsa, iş izleyici işleri atar ve veri bilgileri birçok parçaya bölünür.

Bilgi daha sonra doğasına göre bölünür. Kayıt okuyucu, bölünmüş bilgiyi genellikle (KV) çifti olarak bilinen anahtar/değer çiftleri halinde taşır. KV, verileri iş izleyicinin içinde tekrar işleyen Harita Aşaması için orijinal girdi veri formudur. Formdaki bilgiler farklı uygulamalar için farklı olacaktır. Bu nedenle, buna göre şifrelemek için giriş verilerini optimize etmeniz gerekir.

Metin formatında bilgi aldığınızda, bayt ofset olan anahtarı bulacaksınız. Bu eşleme aşaması ayrıca, olağandışı veri işlemleri gerçekleştirecek şekilde bir programı kodlamak için birleştirici ve bölümleme modülünü kullanır. Veri yerelleştirmesinin yalnızca verilerin eşleyici biriminde gerçekleşeceğini göreceksiniz.

• Harita aşamasında birleştirici modülü

Harita aşamasında, birleştirici modüller mini redüktörler olarak da bilinir. Eşleştirici büyük miktarda veri işlediğinde yüksek bant genişliğini fethetmek için bir birleştirici gereklidir. En yüksek bant genişliği sorununu çözmek için, mükemmel bir çıktı sonucu elde etmek için harita aşamasında birleştirici mantığını kullanmanız gerekir.

• Harita aşamasında bölme modülü

Birleştirici modülünde olduğu gibi, bölümleme bölümü MapReduce programlama diline hayati bir yön sunar ve sonuçta Hadoop çerçevesini etkiler. Bölme segmenti, indirgeme işlemi sırasında oluşturulan basıncı azaltarak mükemmel çıktı sağlar. Farklı koşullara bağlı olarak, bölümü verilerinize göre özelleştirebilirsiniz.

İşlem sırasında varsayılan bölümü bile kullanabilirsiniz. Ayrıca, bir bilgisayar operatörünün, küçültme ve haritalama aşaması yöntemlerini kullanarak verileri birden çok şekle ayırmasına yardımcı olan statik ve dinamik bölümler vardır. Bu bölümleri iş gereksinimlerine göre tasarlayabilir ve özelleştirebilirsiniz. Bu bölüm modülü, verileri MapReduce mimarisinin yukarıdaki iki işlemi arasında aktarmak için değerli olacaktır.

2. Aşamayı Azalt

Harita aşaması işlemlerinden sonra, organize edilen ve karıştırılan veriler, Küçültme aşamasının girdisi olacaktır. Bu aşamada, sıralanan tüm veriler birleştirilecek ve gerçek Anahtar-Değer çifti HDFS çerçevesinde değerlendirilecektir. Kayıt yazarları, Redüktör aşamasından HDFS çerçevesine kadar olan istatistikleri not eder. Bu aşama, arama ve haritalama için isteğe bağlı olsa da, performansın iyileştirilmesinde hayati bir rol oynar.

Okuyun: Büyük Veri için En İyi 10 Hadoop Aracı

Bu aşama, Harita aşaması tarafından sağlanan veriler üzerinde asıl süreci başlatır. Harita aşaması, part-r-0001 gibi azaltıcı sonuçlar sunar. Ayrıca, kullanıcılarınızın izlemek istediği her görev için bir dizi numara sağlamanız gerekir. Ayrıca, belirli durumların adlarını yerleştirmek için etkinleştirilecek birçok öncelik belirleyebilirsiniz.

Bu aşamada, verileri çalıştırmak için teorik uygulama esastır. Birden çok indirgeyici aynı verileri işliyorsa ve ilk indirgeyici yavaş işliyorsa, görev izleyici işlemi hızlandırmak için işlemeyi bir sonraki kullanılabilir indirgeyiciye atayabilir. Mevcut bir redüktöre bu tür tahsis işine FIFO, yani İlk Giren İlk Çıkar denir.

MapReduce Mimarisinin Sürecini Anlama

Hadoop çerçevesinde MapReduce mimarisi ile çalışırken aklınızda bulundurmanız gereken noktalar şunlardır.

Harita aşaması işi oluşturma : MapReduce mimarisinde, verileri bölmek ve verileri kaydetmek için harita modüllerini yürütmek için ilk Harita aşaması işi oluşturulur.

Veri bölümü : Birleştirici ve bölüm modülü, verilerin birçok ayrımı işlemesine yardımcı olur. Tüm veri girişini işlemek için gereken süre, bölümleri işlemek için gereken süreye eşitlendiğinde daha yüksektir. Daha küçük ayrımlar, verilerin paralel bir şekilde daha iyi işlenmesini ve dengelenmesini sağlar.

Ayrıca okuyun: Hadoop'un Özellikleri ve Uygulamaları

Doğru bölme : Boyut olarak çok küçük olan ayırmalar, tüm görevin gerçekleştirilme süresini yönetmek için bölümlerin ve Harita görevi oluşturma varlıklarının ele alınması yükünü artırdığından, Harita aşamasında ideal değildir.

Ortalama bölme boyutu göz önüne alındığında : İdeal olarak, bölme boyutu 64 MB olmalıdır ve tek tip bir bölme boyutu oluşturmak için varsayılan olarak ayarlamalısınız. Bölünmüş boyut, HDFS bloklarına eşdeğer olmalıdır.

HDFS modülünün uygulanması : Harita aşaması çıktısı, HDFS modülünde değil, bireysel veri biriminde yerel diske yazma üretimine devam eder. HDFS'de yaygın olan tekrarlardan kaçınmak için HDFS dışında bir yerel sürücü seçmeniz gerekir.

Tekrarı önleme : Harita aşaması, Küçült aşamasına beslemek için verileri işleyen ve sonuçları sağlayan merkezi kısımdır. İş bittiğinde, harita çıktısı silinebilir, bu da verilerin kopyalanmasını engeller.

Aşama işini azaltmak için sunulan sonuçlar : Harita aşamasından elde edilen sonuçlar, Küçült aşamasına ardışık olarak sunulur. Siparişte, üretim birleştirilir ve kullanıcı tanımlı azaltma fonksiyonlarına işlenir.

Yerel depolama : Harita yönteminin dışında, Küçült bölümünden gelen veriler, aynı zamanda yerel veri biriminize kaydedilen ilk kopya olan HDFS'de tutulur.

Çözüm

MapReduce çerçevesi, Hadoop yapısında bulunan devasa verilerin işlenmesine ilişkin karmaşık süreci basitleştirir. Hadoop 1.0 ile karşılaştırıldığında Hadoop 2.0'da MapReduce programlama dilinde birçok önemli değişiklik olmuştur.

MapReduce programlama dilini öğrenmek için birçok kurs bulunmaktadır. Programlamada verimli bir kariyer sürdürmek için upGrad'da Büyük Veri Mühendisliği ve Büyük Veri Analitiği programları gibi mezuniyet sonrası programlardan yararlanabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek ve programlarımız hakkında daha iyi bilgiler edinmek için uzmanlarımızla iletişime geçin.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.