Radzenie sobie z ogromnymi ilościami różnego rodzaju danych może być trudne, ale ma kluczowe znaczenie dla sukcesu wielu organizacji w dzisiejszych czasach. Na szczęście dzięki odpowiednim narzędziom może stać się znacznie prostsze. Przeczytaj nasz artykuł i dowiedz się, jak MapReduce działa w środowisku Big Data i jakie korzyści przynosi wykorzystanie go do celów biznesowych.
Każdego dnia firmy generują i gromadzą niewyobrażalne ilości nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych. Jeśli pracujesz z Big Data, oznacza to, że musisz obsługiwać ogromną kolekcję złożonych (w wielu wymiarach) i dużych zbiorów danych. Nie można ich przetwarzać tradycyjnymi metodami, więc będziesz potrzebować zaawansowanych rozwiązań i narzędzi w swoim stosie technologicznym. Wyjaśnimy, jak MapReduce działa w projektach Big Data.
Dlaczego organizacje wykorzystują Big Data?
W danych biznesowych kryje się wiele tajemnic. Jeśli wybierzesz odpowiednie narzędzia i podejście, możesz wykorzystać te informacje na wiele sposobów, na przykład do:
- tworzenie informacji biznesowych, które pomogą Ci usprawnić procesy w Twojej firmie,
- ocena ryzyka i zapobieganie błędom,
- automatyzacja procesów i eliminacja błędów ludzkich,
- rekomendowanie odpowiednich produktów i usług potencjalnym klientom,
- poprawa doświadczenia użytkownika dzięki personalizacji,
- monitorowanie systemów oraz zapobieganie oszustwom i cyberprzestępstwom,
- oferowanie usług opartych na przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym.
Jak widzisz, analiza Big Data służy wielu praktycznym celom i może znacznie usprawnić działalność Twojej organizacji i zwiększyć konkurencyjność. Jednym z narzędzi, których możesz rozważyć użycie do przetwarzania dużych zbiorów danych, jest MapReduce - składnik frameworka Apache Hadoop.
Co to jest MapReduce?
Tak więc, jak wiesz, MapReduce nie jest samodzielnym narzędziem. Jest to podstawowa część frameworka Hadoop firmy Apache. Oprogramowanie to może być używane do rozproszonego przetwarzania ogromnych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych w klastrach komputerów towarowych. Każdy z węzłów w klastrze ma własną pamięć masową. MapReduce ma dwie główne funkcje — działa jako:
- mapper — dystrybucja pracy do różnych węzłów w klastrze lub mapie,
- reduktor — organizowanie wyników z każdego węzła i redukcja ich do spójnej odpowiedzi na zapytanie.
Jest to oczywiście bardzo proste wyjaśnienie, za co MapReduce jest odpowiedzialny w Hadoop. Interesuje Cię, jak MapReduce działa w projektach Big Data?
Jak działa MapReduce dla Big Data?
Algorytm MapReduce składa się z dwóch składników:
Mapa — zadanie Mapa konwertuje dane zbiory danych na inne zbiory danych. Dzieli zadania na części zadań i mapowuje dane pośrednie.
Zmniejsz — zadanie Redukcja jest wykonywane na danych wyjściowych z zadania mapy i redukuje dane pośrednie do mniejszych jednostek.
Oczywiście cały proces nie jest taki łatwy. Model MapReduce obejmuje kilka etapów. W rzeczywistości nawet autorzy nie zgadzają się co do liczby etapów. Niektórzy wymieniają tylko trzy: mapowanie, tasowanie i redukowanie, a inne zapewniają czytelnikom bardziej szczegółowy opis procesu, wymieniając nawet siedem etapów przetwarzania danych za pomocą MapReduce.
1. Rozszczepianie
Informacje, które mają zostać przetworzone przez zadanie MapReduce, są przechowywane w plikach wejściowych w rozproszonym systemie plików Hadoop. Jego format jest arbitralny (na przykład binarny można wykorzystać). Specyfikacja wprowadzania zadań MapReduce jest sprawdzana, a pliki wejściowe są podzielone na logiczne instancje Podziału wejściowego, które zwykle pokazują widok danych zorientowany na rekord — każdy z nich jest później przypisywany do indywidualnego programu Mappera. Czytnik rekordów odczytuje pary klucz-wartość z podziałów wejściowych, aby uczynić je „zorientowanymi na rekord” dla mapera i dalszego przetwarzania.
Mówiąc prościej i jasno wyjaśnić, jak MapReduce działa w projekcie Big Data, w tym kroku dane wejściowe są podzielone na mniejsze fragmenty, które mogą być zużywane przez pojedynczą mapę.
2. Mapowanie
Po podzieleniu danych każdy podział jest przetwarzany za pomocą funkcji mapowania. Celem jest wytworzenie z niego wartości wyjściowych. Pliki wejściowe są przekazywane do funkcji mapera, w wyniku czego powstaje kilka małych fragmentów danych. Dane wyjściowe Mappers nie są przechowywane w rozproszonym systemie plików Hadoop, ponieważ są to tylko dane tymczasowe. W ten sposób nie powstają zbędne kopie. Następnie dane wyjściowe są przekazywane do kombinatora, który przeprowadza lokalną agregację i przekazuje je dalej do partycjonera w celu partycjonowania.
3. Sortowanie i mieszanie
Ten etap jest wykonywany na wyjściu fazy mapowania. Celem jest skonsolidowanie dokładnych rekordów. Przetasowywanie to tylko proces przesyłania danych z mapera do reduktorów. W wyniku tej fazy przygotowuje się wejście dla reduktorów. Faza tasowania może rozpocząć się jeszcze przed zakończeniem mapowania, co pozwala zaoszczędzić trochę czasu podczas przetwarzania danych. Sortowanie odbywa się automatycznie przez MapReduce według klucza, przed rozpoczęciem etapu redukcji. Zwiększa to wydajność fazy redukcji.
4. Redukcja
Ostatnia faza przetwarzania danych w MapReduce zmniejsza się. Wyjście z fazy tasowania i sortowania jest agregowane i przekształcane w wynik końcowy. Ten etap polega na podsumowaniu efektów poprzednich etapów i zredukowaniu ich do niewielkiego zestawu wartości. Wyjście tej fazy jest przechowywane w rozproszonym systemie plików Hadoop.
Mapa z prawdziwego życiaZmniejsz przypadki użycia
Różne średnie i duże firmy wykorzystują MapReduce (stąd także Hadoop) w swojej codziennej pracy. Korzystanie z niego znacząco poprawia efektywność przetwarzania danych w organizacji. MapReduce może być stosowany w branżach takich jak:
- E-commerce - jak już wiesz, MapReduce może przetwarzać wiele rodzajów nieustrukturyzowanych, ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych. Jest często wykorzystywany przez gigantów e-commerce do analizy zachowań zakupowych klientów (przeglądane kategorie produktów, poprzednie transakcje, odwiedzane strony internetowe). Przetwarzając informacje o aktywności konsumentów w Internecie, marki mogą opracowywać automatyczne rekomendacje produktów i zachęcać ich do kupowania większej ilości.
- Media społecznościowe - każdego dnia w mediach społecznościowych, takich jak Facebook, Twitter lub LinkedIn, miliony użytkowników przeglądają treści i reagują na nie. MapReduce przetwarza dane, dzięki czemu użytkownicy mogą dowiedzieć się, jak społeczność internetowa wchodzi w interakcję z ich profilami.
- Opieka zdrowotna - w sektorze medycznym Big Data wykorzystywane są do diagnostyki, projektowania leczenia, obniżania kosztów leczenia, przewidywania i zapobiegania epidemii oraz oceny jakości życia człowieka. Złożoność i ilość danych przetwarzanych przez organizacje opieki zdrowotnej sprawiają, że Hadoop i MapReduce są niezbędne dla tej branży, ponieważ mogą łatwo przetwarzać terabajty danych.
W ramach Apache Hadoop MapReduce można zastosować w każdym przypadku biznesowym, który wymaga wydajnego przetwarzania danych.
Podsumowując
MapReduce jest podstawowym, kluczowym elementem frameworka Hadoop. Umożliwia efektywne przetwarzanie danych w każdym typie organizacji biznesowej. Jego główne mocne strony to:
- szybkość,
- skalowalność,
- opłacalność.
Model MapReduce nadaje się do analizy wzorców behawioralnych, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla platform e-commerce, a także do oceny ruchu w witrynie. MapReduce to jeden z najpopularniejszych algorytmów wykorzystywanych przez marki znane na całym świecie do przetwarzania Big Data.
Zrozumienie złożoności oprogramowania do przetwarzania Big Data nie jest łatwe i często wymaga szerokiej wiedzy na temat przetwarzania danych. Zachęcamy do zbadania tematu i dowiedzenia się jak najwięcej o Big Data. Jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci w realizacji Twoich projektów. Nie wahaj się skontaktować z nami, jeśli potrzebujesz naszego wsparcia.
Sprawdź nasz blog, aby uzyskać więcej informacji na temat Big Data:
