Der Umgang mit riesigen Mengen verschiedener Arten von Daten kann eine Herausforderung sein, ist aber heutzutage für den Erfolg vieler Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Glücklicherweise kann es mit den richtigen Werkzeugen viel einfacher werden. Lesen Sie unseren Artikel und erfahren Sie, wie MapReduce in einer Big-Data-Umgebung funktioniert und welche Vorteile die Verwendung für Geschäftszwecke hat.
Jeden Tag werden von Unternehmen unvorstellbare Mengen an unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Daten generiert und gesammelt. Wenn Sie mit Big Data arbeiten, bedeutet dies, dass Sie eine riesige Sammlung komplexer (in vielen Dimensionen) und großer Datensätze verarbeiten müssen. Diese können nicht mit herkömmlichen Methoden verarbeitet werden, daher benötigen Sie fortschrittliche Lösungen und Tools in Ihrem Tech-Stack. Wir erklären Ihnen, 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 wählen, können Sie diese Informationen auf vielfältige Weise nutzen, z. B. für:
- Erstellung von Business Insights, die Ihnen helfen, Prozesse in Ihrem Unternehmen zu verbessern,
- Bewertung von Risiken und Vermeidung von Fehlern,
- Automatisierung von Prozessen und Beseitigung menschlicher Fehler,
- Empfehlung der richtigen Produkte und Dienstleistungen für Ihre potenziellen Kunden,
- Verbesserung der User Experience durch Personalisierung,
- Überwachung Ihrer Systeme und Verhinderung von Betrug und Cyberkriminalität,
- Anbieten von Dienstleistungen auf der Grundlage von Echtzeit-Datenverarbeitung.
Wie Sie sehen, dient Big-Data-Analytik vielen praktischen Zwecken und kann die Abläufe Ihres Unternehmens erheblich verbessern und Sie wettbewerbsfähiger machen. Eines der Tools, die Sie für die Big-Data-Verarbeitung in Betracht ziehen können, ist MapReduce - eine Komponente des Apache Hadoop Framework.
Was ist MapReduce?
MapReduce ist kein eigenständiges Tool. Es ist ein Kernbestandteil des Hadoop Framework von Apache. Diese Software kann für die verteilte Verarbeitung riesiger, unstrukturierter Datensätze über Commodity-Computercluster hinweg verwendet werden. Jeder der Knoten innerhalb des Clusters verfügt über einen eigenen Speicher. MapReduce hat zwei Hauptfunktionen – es fungiert als:
- Mapper – Verteilung der Arbeit auf verschiedene Knoten im Cluster oder Map,
- Reducer – Organisation der Ergebnisse von jedem Knoten und Reduzierung auf eine zusammenhängende Antwort auf eine Abfrage.
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:
- Map – die Map-Aufgabe konvertiert gegebene Datensätze in andere Datensätze. Es teilt Jobs in Jobteile auf und bildet Zwischendaten ab.
- Reduce – die Reduce-Aufgabe wird auf den Ausgabedaten der Map-Aufgabe ausgeführt und reduziert Zwischendaten in kleinere Einheiten.
Natürlich ist der gesamte Prozess nicht so einfach. Das MapReduce-Modell umfasst einige Phasen. Tatsächlich sind sich selbst die Autoren über die Anzahl der Phasen nicht einig. Einige erwähnen nur drei: Mapping, Shuffling und Reducing, und andere geben den Lesern eine detailliertere Beschreibung des Prozesses, indem sie sogar sieben Schritte der Datenverarbeitung mit MapReduce auflisten.
- Splitting
Die Informationen, die von der MapReduce-Aufgabe verarbeitet werden sollen, werden in Eingabedateien im Hadoop Distributed File System gespeichert. Das Format ist beliebig (z. B. kann binär verwendet werden). Die Job-Input-Spezifikation von MapReduce wird validiert, und die Eingabedateien werden in logische Input-Split-Instanzen aufgeteilt, die üblicherweise die Record-orientierte Ansicht von 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 "Record-orientiert" zu machen. Um es einfach auszudrücken und klar zu erklären, wie MapReduce in einem Big-Data-Projekt funktioniert, werden in diesem Schritt die Eingabedaten in kleinere Teile aufgeteilt, die von einem einzelnen Map verarbeitet werden können.
- Mapping
Nachdem die Daten aufgeteilt wurden, wird jeder Split mit der Mapping-Funktion verarbeitet. Ziel ist es, Ausgabewerte daraus zu erzeugen. Die Eingabedateien werden an die Mapper-Funktion übergeben, und als Ergebnis werden mehrere kleine Datenblöcke erstellt. Die Ausgabe der Mapper 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.
- Sorting und Shuffling
Diese Phase wird auf der Ausgabe der Mapping-Phase durchgeführt. Ziel ist es, genaue Datensätze zu konsolidieren. Das Shuffling ist nur der Prozess der Übertragung von Daten vom Mapper zu den Reducern. Als Ergebnis dieser Phase wird der Input für die Reducer vorbereitet. Die Shuffling-Phase kann sogar vor Abschluss des Mappings beginnen, wodurch Sie während der Datenverarbeitung etwas Zeit sparen können. Das Sortieren wird automatisch von MapReduce nach Schlüssel durchgeführt, bevor die Reduzierungsphase beginnt. Das erhöht die Effizienz der Reduzierungsphase.
- Reducing
Die letzte Phase der Datenverarbeitung in MapReduce ist das Reducing. Die Ausgabe aus der Shuffling- und Sortierphase wird aggregiert und in das Endergebnis umgewandelt. In dieser Phase werden die Auswirkungen der vorherigen Phasen zusammengefasst und auf eine kleine Menge von Werten reduziert. Die Ausgabe dieser Phase wird im Hadoop Distributed File System gespeichert.
Anwendungsfälle von MapReduce im realen Leben
Verschiedene mittlere und große Unternehmen nutzen MapReduce (und damit auch Hadoop) in ihrer täglichen Arbeit. Die Verwendung verbessert die Effizienz der Datenverarbeitung in der Organisation erheblich. MapReduce kann in Branchen wie:
- E-Commerce - wie Sie bereits wissen, kann MapReduce viele Arten von unstrukturierten, strukturierten und semistrukturierten Daten verarbeiten. Es wird oft von E-Commerce-Giganten für die 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 zum Kauf weiterer Produkte anregen.
- Social Media - jeden Tag sehen und reagieren Millionen von Nutzern in sozialen Medien wie Facebook, Twitter oder LinkedIn auf Inhalte. MapReduce verarbeitet Daten, sodass Nutzer erfahren können, wie die Online-Community mit ihren Profilen interagiert.
- Healthcare - im medizinischen Sektor werden Big Data für die Diagnose, die Gestaltung der Behandlung, die Senkung der medizinischen Kosten, die Vorhersage und Verhinderung von Epidemien und die Bewertung der Lebensqualität des Menschen eingesetzt. Die Komplexität und das Volumen der von Gesundheitsorganisationen verarbeiteten Daten machen Hadoop und MapReduce für diese Branche unverzichtbar, da sie problemlos Terabyte an Daten verarbeiten können.
Als Teil von Apache Hadoop kann MapReduce in jedem Business Use Case eingesetzt werden, der eine effiziente Datenverarbeitung erfordert.
Zusammenfassend
MapReduce ist eine zentrale, entscheidende Komponente des Hadoop Framework. Es ermöglicht eine effektive Datenverarbeitung in jeder Art von Unter
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