Der Umgang mit riesigen Mengen verschiedener Arten von Daten mag eine Herausforderung sein, ist aber heutzutage für den Erfolg vieler Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Zum Glück kann es mit den richtigen Tools viel einfacher werden. Lesen Sie unseren Artikel und erfahren Sie, wie MapReduce in einer Big-Data-Umgebung funktioniert und welche Vorteile es hat, es für geschäftliche Zwecke zu verwenden.
Jeden Tag werden unvorstellbare Mengen unstrukturierter, halbstrukturierter und strukturierter Daten von Unternehmen generiert und gesammelt. Wenn Sie mit Big Data arbeiten, bedeutet das, dass Sie mit einer riesigen Sammlung komplexer (in vielen Dimensionen) und großer Datensätze umgehen müssen. Sie können nicht mit herkömmlichen Methoden verarbeitet werden, daher benötigen Sie fortschrittliche Lösungen und Tools in Ihrem Tech-Stack. Wir erklären, wie MapReduce für Big-Data-Projekte funktioniert.
Warum nutzen Unternehmen Big Data?
In Geschäftsdaten verbergen sich viele Geheimnisse. Wenn Sie die richtigen Tools und den richtigen Ansatz auswählen, können Sie diese Informationen auf viele Arten verwenden, zum Beispiel für:
- Erstellung von Geschäftseinblicken, die Ihnen helfen, die Prozesse in Ihrem Unternehmen zu verbessern,
- Risiken einschätzen und Fehler vermeiden,
- Automatisierung von Prozessen und Eliminierung menschlicher Fehler,
- Ihren potenziellen Kunden die richtigen Produkte und Dienstleistungen zu empfehlen,
- Verbesserung der Benutzererfahrung durch Personalisierung,
- Überwachung Ihrer Systeme und Verhinderung von Betrug und Cyberkriminalität,
- bietet Dienste an, die auf Datenverarbeitung in Echtzeit basieren.
Wie Sie sehen, dienen Big Data-Analysen vielen praktischen Zwecken und können die Abläufe Ihres Unternehmens erheblich verbessern und Sie wettbewerbsfähiger machen. Eines der Tools, die Sie für die Big Data-Verarbeitung in Betracht ziehen könnten, ist MapReduce — eine Komponente des Apache Hadoop-Frameworks.
Was ist MapReduce?
Wie Sie wissen, ist MapReduce also kein eigenständiges Tool. Es ist ein Kernbestandteil des Hadoop-Frameworks von Apache. Diese Software kann für die verteilte Verarbeitung riesiger, unstrukturierter Datensätze über herkömmliche Computercluster hinweg verwendet werden. Jeder der Knoten innerhalb des Clusters hat seinen eigenen Speicher. MapReduce hat zwei Hauptfunktionen — es fungiert als:
- Mapper — verteilt die Arbeit auf verschiedene Knoten im Cluster oder in der Map,
- Reducer — organisiert die Ergebnisse von jedem Knoten und reduziert sie auf eine zusammenhängende Antwort auf eine Anfrage.
Das ist natürlich eine sehr einfache Erklärung dafür, wofür MapReduce in Hadoop verantwortlich ist. Interessieren Sie sich dafür, wie MapReduce in Big-Data-Projekten funktioniert?
Wie funktioniert MapReduce für Big Data?
Der MapReduce-Algorithmus besteht aus zwei Komponenten:
Karte — Die Kartenaufgabe konvertiert bestimmte Datensätze in andere Datensätze. Sie teilt Jobs in Job-Teile auf und ordnet Zwischendaten zu.
Reduzieren — Die Reduce-Aufgabe wird für die Ausgabedaten der Kartenaufgabe ausgeführt und reduziert Zwischendaten in kleinere Einheiten.
Natürlich ist der gesamte Prozess nicht so einfach. Das MapReduce-Modell umfasst einige Stufen. Tatsächlich sind sich sogar Autoren über die Anzahl der Stufen nicht einig. Einige nennen nur drei: Mapping, Shuffling und Reducing, und andere bieten den Lesern eine detailliertere Beschreibung des Prozesses, indem sie sogar sieben Schritte der Datenverarbeitung mit MapReduce auflisten.
1. Aufspalten
Die Informationen, die im Begriff sind, von der MapReduce-Aufgabe verarbeitet zu werden, werden in Eingabedateien im Hadoop Distributed File System gespeichert. Das Format ist beliebig (z. B. kann Binärdatei genutzt werden). Die Job-Eingabespezifikation von MapReduce wird validiert, und die Eingabedateien werden in logische Input Split-Instanzen aufgeteilt, die in der Regel die datensatzorientierte Ansicht der Daten zeigen — jede von ihnen wird später dem einzelnen Mapper zugewiesen. Record Reader liest dann die Schlüssel-Wert-Paare aus den Input Splits, um sie für den Mapper und die weitere Verarbeitung „datensatzorientiert“ zu gestalten.
Um es einfach auszudrücken und klar zu erklären, wie MapReduce in einem Big-Data-Projekt funktioniert, werden in diesem Schritt Eingabedaten in kleinere Blöcke aufgeteilt, die von einer einzelnen Map verarbeitet werden können.
2. Kartierung
Nachdem die Daten geteilt wurden, wird jede Aufteilung mit der Mapping-Funktion verarbeitet. Das Ziel besteht darin, daraus Ausgabewerte zu erzeugen. Die Eingabedateien werden an die Mapper-Funktion übergeben, und als Ergebnis werden mehrere kleine Datenblöcke erstellt. Die Mappers-Ausgabe wird nicht im Hadoop Distributed File System gespeichert, da es sich nur um temporäre Daten handelt. Auf diese Weise werden keine unnötigen Kopien erstellt. Dann wird die Ausgabe an den Combiner übergeben, der die lokale Aggregation durchführt und sie zur Partitionierung an den Partitionierer weiterleitet.
3. Sortieren und Mischen
Diese Phase wird am Ausgang der Mapping-Phase durchgeführt. Ziel ist es, genaue Aufzeichnungen zu konsolidieren. Beim Mischen werden lediglich Daten vom Mapper zu den Reducern übertragen. Als Ergebnis dieser Phase wird der Eingang für die Reduktionsstufen vorbereitet. Die Mischphase kann bereits beginnen, bevor das Mapping abgeschlossen ist, sodass Sie bei der Datenverarbeitung etwas Zeit sparen können. Die Sortierung wird von MapReduce automatisch nach Schlüsseln durchgeführt, bevor die Reduktionsphase beginnt. Das erhöht die Effizienz der Reduktionsphase.
4. Reduzieren
Die letzte Phase der Datenverarbeitung in MapReduce reduziert sich. Die Ergebnisse der Misch- und Sortierphase werden aggregiert und in das Endergebnis umgewandelt. In dieser Phase geht es darum, die Auswirkungen der vorherigen Stufen zusammenzufassen und sie auf eine kleine Menge von Werten zu reduzieren. Die Ausgabe dieser Phase wird im Hadoop Distributed File System gespeichert.
MapReduce-Anwendungsfälle aus der Praxis
Verschiedene mittlere und große Unternehmen nutzen MapReduce (daher auch Hadoop) in ihrer täglichen Arbeit. Ihre Verwendung verbessert die Effizienz der Datenverarbeitung in der Organisation erheblich. MapReduce kann in folgenden Branchen eingesetzt werden:
- E-Commerce — wie Sie bereits wissen, kann MapReduce viele Arten von unstrukturierten, strukturierten und halbstrukturierten Daten verarbeiten. Es wird häufig von E-Commerce-Giganten zur Analyse des Kaufverhaltens von Kunden (angesehene Produktkategorien, frühere Transaktionen, besuchte Websites) genutzt. Durch die Verarbeitung von Informationen über die Aktivitäten der Verbraucher im Internet können Marken automatische Produktempfehlungen entwickeln und sie dazu ermutigen, mehr zu kaufen.
- Soziale Medien — In sozialen Medien wie Facebook, Twitter oder LinkedIn sehen sich täglich Millionen von Nutzern Inhalte an und reagieren darauf. MapReduce verarbeitet Daten, sodass Benutzer erfahren können, wie die Online-Community mit ihren Profilen interagiert.
- Gesundheitswesen — Im medizinischen Bereich werden Big Data für Diagnosen, die Gestaltung von Behandlungen, die Senkung der medizinischen Kosten, die Vorhersage und Vorbeugung von Epidemien und die Bewertung der menschlichen Lebensqualität verwendet. Aufgrund der Komplexität und des Volumens der von Gesundheitsorganisationen verarbeiteten Daten sind Hadoop und MapReduce für diese Branche unverzichtbar, da sie problemlos Terabytes an Daten verarbeiten können.
Als Teil von Apache Hadoop kann MapReduce in jedem geschäftlichen Anwendungsfall eingesetzt werden, der eine effiziente Datenverarbeitung erfordert.
Um es zusammenzufassen
MapReduce ist eine zentrale, entscheidende Komponente des Hadoop-Frameworks. Es ermöglicht eine effektive Datenverarbeitung in jeder Art von Unternehmensorganisation. Ihre wichtigsten Stärken sind:
- Geschwindigkeit,
- Skalierbarkeit,
- Wirtschaftlichkeit.
Das Modell von MapReduce eignet sich für die Analyse von Verhaltensmustern und eignet sich daher hervorragend für E-Commerce-Plattformen sowie für die Bewertung des Website-Traffics. MapReduce ist einer der beliebtesten Algorithmen, die von Marken verwendet werden, die auf der ganzen Welt für die Verarbeitung von Big Data bekannt sind.
Es ist nicht einfach, die Komplexität der Software für die Verarbeitung großer Datenmengen zu verstehen, und oft sind umfangreiche Kenntnisse der Datenverarbeitung erforderlich. Wir empfehlen Ihnen, das Thema zu erforschen und so viel wie möglich über Big Data zu lernen. Wir sind hier, um Sie bei Ihren Projekten zu unterstützen. Zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren, wenn Sie unsere Unterstützung benötigen.
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