Mikä on MapReduce-algoritmi?
MapReduce-algoritmi on pääosin toiminnallisen ohjelmoinnin mallin innoittama. Sitä käytetään suurten tietojen käsittelyyn ja tuottamiseen. Nämä tietojoukot voidaan ajaa samanaikaisesti ja jaella klusterissa. MapReduce-ohjelma koostuu pääosin karttaproseduurista ja pelkistysmenetelmästä suorittaa yhteenveto-operaatio, kuten laskea tai antaa joitain tuloksia. MapReduce-järjestelmä toimii hajautetuilla palvelimilla, jotka toimivat samanaikaisesti ja hallitsevat kaiken viestinnän eri järjestelmien välillä. Malli on erityinen jaetun strategian strategia, joka auttaa tietojen analysoinnissa. Kartoituksen tekee Mapper-luokka ja vähentää tehtävän tekee Reducer-luokka.
MapReduce-algoritmin ymmärtäminen
MapReduce Algorithm toimii pääasiassa kolmessa vaiheessa:
- Karttatoiminto
- Sekoita toiminto
- Vähennä toimintoa
Keskustelemme jokaisesta toiminnosta ja sen vastuista.
1. Karttatoiminto
Tämä on MapReduce-algoritmin ensimmäinen askel. Se vie tietojoukot ja jakaa ne pienempiin alatehtäviin. Tämä tehdään edelleen kahdessa vaiheessa, jakamalla ja kartoittamalla. Jakaminen vie syötetietoaineiston ja jakaa tietojoukon, kun kartoitus vie kyseiset tiedon osajoukot ja suorittaa vaaditun toimenpiteen. Tämän funktion lähtö on avain-arvo-pari.
2. Sekoita toiminto
Tätä kutsutaan myös yhdistämistoiminnaksi, ja se sisältää yhdistämisen ja lajittelun. Yhdistäminen yhdistää kaikki avain-arvo-parit. Kaikilla näillä on samat näppäimet. Lajittelu vie syötteen yhdistämisvaiheesta ja lajittelee kaikki avain-arvo-parit käyttämällä näppäimiä. Tämä vaihe palaa myös avain-arvo-pareihin. Tulos lajitellaan.
3. Vähennä toimintoa
Tämä on tämän algoritmin viimeinen vaihe. Se ottaa avainarvoparit sekoituksesta ja vähentää toimintaa.
Kuinka MapReduce-algoritmit tekevät työskentelystä helppoa?
Relaatiotietokantajärjestelmissä on keskitetty palvelin, joka auttaa tietojen tallentamisessa ja käsittelyssä. Nämä olivat yleensä keskitettyjä järjestelmiä. Kun kuvia on useita tiedostoja, käsittely on työlästä ja luo pullonkaulaa useiden tiedostojen käsittelyn aikana. MapReduce kartoittaa tietojoukon ja muuntaa tietojoukon, jossa kaikki tiedot on jaettu tuppeihin. Pienennystehtävä ottaa tuloksen tästä vaiheesta ja yhdistää nämä tietoryhmät pienempiin joukkoihin. Se toimii eri vaiheissa ja luo avain-arvopareja, jotka voidaan jakaa eri järjestelmiin.
Mitä voit tehdä MapReduce-algoritmeilla?
MapReducea voidaan käyttää monissa sovelluksissa. Sitä voidaan käyttää hajautettuun kuviopohjaiseen hakuun, hajautettuun lajitteluun, weblink-kuvaajan käännökseen, verkkoon pääsylokin tilastoihin. Se voi myös auttaa useiden klusterien, työpöydän ruudukkojen ja vapaaehtoisten laskentaympäristöjen luomisessa ja käsittelemisessä. Voidaan myös luoda dynaamisia pilviympäristöjä, mobiiliympäristöjä ja myös korkean suorituskyvyn laskentaympäristöjä. Google käytti MapReducea, joka uudistaa Internetin Google-hakemiston. Sen avulla vanhat tilapäiset ohjelmat päivitetään ja ne ovat suorittaneet erilaisia analyysejä. Se integroi myös live-hakutulokset rakentamatta kokonaista hakemistoa. Kaikki tulot ja lähdöt tallennetaan hajautettuun tiedostojärjestelmään. Ohimenevä data tallennetaan paikalliselle levylle.
Työskentely MapReduce-algoritmin kanssa
Jotta voit työskennellä MapReduce Algorithm -sovelluksen kanssa, sinun on tiedettävä, miten se toimii. Nautitut tiedot käyvät läpi seuraavien vaiheiden:
1. Syöttöjaot: Kaikki MapReduce-työhön tulevat syöttötiedot jaetaan yhtä suuriin osiin, joita kutsutaan syöttöjakoiksi. Se on syöttöpala, jonka kuka tahansa karttaaja voi käyttää.
2. Kartoitus: Kun tiedot on jaettu paloiksi, se käy läpi kartoitusvaiheen kartta-vähentämisohjelmassa. Tämä jaettu data siirretään kartoitustoimintoon, joka tuottaa erilaisia lähtöarvoja.
3. Shuffling: Kun kartoitus on tehty, tiedot lähetetään tähän vaiheeseen. Sen tehtävänä on yhdistää edellisen vaiheen vaaditut tietueet.
4. Pelkistäminen: Tässä vaiheessa sekoitusvaiheen lähtö yhdistetään. Tässä vaiheessa kaikki arvot sekoitetaan ja kootaan yhteen aggregoimalla siten, että se antaa yhden lähtöarvon. Se luo yhteenvedon koko tietojoukosta.
MapReduce-algoritmin edut
MapReducea käyttävillä sovelluksilla on seuraavat edut:
- Heille on annettu lähentyminen ja hyvä yleistyssuorituskyky.
- Tietoja voidaan käsitellä käyttämällä tietointensiivisiä sovelluksia.
- Se tarjoaa suuren skaalautuvuuden.
- Jokaisen sanan esiintymien laskeminen on helppoa, ja sillä on valtava asiakirjakokoelma.
- Yleistä työkalua voidaan käyttää työkalun etsimiseen monissa tietoanalyyseissä.
- Se tarjoaa kuorman tasapainotusajan suurissa klustereissa.
- Se auttaa myös käyttäjien sijainti-, tilanne- jne. Kontekstien purkamisessa.
- Se voi käyttää nopeasti suuria vastaajien otoksia.
Miksi meidän pitäisi käyttää MapReduce-algoritmia?
MapReduce on sovellus, jota käytetään valtavien tietojoukkojen käsittelyyn. Nämä tietojoukot voidaan käsitellä rinnakkain. MapReduce voi mahdollisesti luoda suuria tietojoukkoja ja suuren määrän solmuja. Nämä suuret tietojoukot tallennetaan HDFS: ään, mikä helpottaa tietojen analysointia. Se voi käsitellä kaikenlaista tietoa, kuten jäsenneltyä, jäsentämätöntä tai osittain jäsentämätöntä.
Miksi tarvitsemme MapReduce-algoritmia?
MapReduce kasvaa nopeasti ja auttaa rinnakkaislaskennassa. Se auttaa tuotteiden hinnan määrittämisessä ja tuottaa suurimmat voitot. Se auttaa myös ennustamaan ja suosittelemaan analyysejä. Sen avulla ohjelmoijat voivat ajaa malleja eri tietojoukkojen yli ja käyttää edistyneitä tilastollisia tekniikoita ja koneoppimistekniikoita, jotka auttavat ennustamaan tietoja. Se suodattaa ja lähettää tiedot klusterin eri solmuille ja toimii karttaaja- ja supistustoimintojen mukaisesti.
Kuinka tämä tekniikka auttaa sinua urakehityksessä?
Hadoop on nykyään halutuimpia työpaikkoja. Se kiihdyttää vauhtia ja mahdollisuuksia, jotka kasvavat erittäin nopeasti tällä alalla. Tällä alueella tapahtuu noususuunta vielä enemmän. Java-alueella työskentelevillä IT-ammattilaisilla on plussa, koska he ovat halutuimpia ihmisiä. Lisäksi kehittäjät, tietoarkkitehdit, tietovarastot ja BI-ammattilaiset voivat ottaa pois valtavat palkat oppimalla tätä tekniikkaa.
johtopäätös
MapReduce on Hadoop-kehyksen perusta. Oppimalla tämän pääset varmasti pääsemään tietoanalyysimarkkinoille. Voit oppia sen perusteellisesti ja oppia kuinka suuria tietosarjoja käsitellään ja kuinka tämä tekniikka tuo muutoksen tietojen käsittelyyn ja tallentamiseen.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas MapReduce-algoritmeihin. Tässä keskustellaan konseptista, ymmärtämisestä, työskentelystä, tarpeesta, eduista ja urakehityksestä. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- MapReduce -haastattelukysymykset
- Mikä on MapReduce Hadoopissa?
- Kuinka MapReduce toimii?
- Mikä on MapReduce?
- Erot Hadoop vs. MapReduce välillä
- Eri Tuplesiin liittyvät operaatiot