Radzenie sobie z ogromnymi ilościami różnego rodzaju danych może być wyzwaniem, ale jest kluczowe dla sukcesu wielu organizacji. Na szczęście, z odpowiednimi narzędziami, może stać się znacznie prostsze. Przeczytaj nasz artykuł i dowiedz się, jak MapReduce działa w środowisku Big Data i jakie korzyści płyną z jego wykorzystania w celach biznesowych.
Każdego dnia firmy generują i zbierają niewyobrażalne ilości danych nieustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych. Praca z Big Data oznacza konieczność obsługi ogromnych zbiorów złożonych (w wielu wymiarach) i dużych zbiorów danych. Nie można ich przetwarzać tradycyjnymi metodami, dlatego potrzebne są zaawansowane rozwiązania i narzędzia w Twoim tech stack. Wyjaśnimy, jak MapReduce działa w projektach Big Data.
Dlaczego organizacje wykorzystują Big Data?
W danych biznesowych kryje się wiele tajemnic. Wybierając odpowiednie narzędzia i podejście, możesz wykorzystać te informacje na wiele sposobów, na przykład do:
- tworzenia business insights, które pomogą ulepszyć procesy w Twojej firmie,
- oceny ryzyka i zapobiegania błędom,
- automatyzacji procesów i eliminacji błędów ludzkich,
- rekomendowania odpowiednich produktów i usług potencjalnym klientom,
- poprawy user experience dzięki personalizacji,
- monitorowania systemów i zapobiegania oszustwom i cyberprzestępczości,
- oferowania usług opartych na przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym.
Jak widać, Big Data analytics służy wielu praktycznym celom i może znacząco poprawić działanie Twojej organizacji i zwiększyć jej konkurencyjność. Jednym z narzędzi, które możesz rozważyć do przetwarzania Big Data, jest MapReduce - komponent frameworku Apache Hadoop.
Czym jest MapReduce?
MapReduce nie jest samodzielnym narzędziem. Jest to podstawowa część frameworku Hadoop od Apache. To oprogramowanie może być używane do rozproszonego przetwarzania ogromnych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych w klastrach komputerów commodity. Każdy z węzłów w klastrze ma własną pamięć masową. MapReduce ma dwie główne funkcje – działa jako:
- mapper – rozdzielający pracę do różnych węzłów w klastrze lub map,
- reducer – organizujący wyniki z każdego węzła i redukujący je do spójnej odpowiedzi na zapytanie.
To oczywiście bardzo proste wyjaśnienie, za co odpowiada MapReduce w Hadoop. Interesuje Cię, jak MapReduce działa w projektach Big Data?
Jak działa MapReduce dla Big Data?
Algorytm MapReduce składa się z dwóch komponentów:
- Map – zadanie Map przekształca dane wejściowe w inne zbiory danych. Dzieli zadania na części i mapuje dane pośrednie.
- Reduce – zadanie Reduce jest wykonywane na danych wyjściowych z zadania map i redukuje dane pośrednie do mniejszych jednostek.
Oczywiście, cały proces nie jest taki prosty. Model MapReduce obejmuje kilka etapów. Niektórzy autorzy wymieniają tylko trzy: mapping, shuffling i reducing, a inni dostarczają czytelnikom bardziej szczegółowy opis procesu, wymieniając nawet siedem kroków przetwarzania danych za pomocą MapReduce.
- Splitting
Informacje, które mają być przetworzone przez zadanie MapReduce, są przechowywane w plikach wejściowych w Hadoop Distributed File System. Jego format jest dowolny (można wykorzystać np. format binarny). Specyfikacja wejściowa zadania MapReduce jest weryfikowana, a pliki wejściowe są dzielone na logiczne instancje Input Split, które zazwyczaj pokazują rekordowo zorientowany widok danych – każda z nich jest później przypisywana do indywidualnego Mappera. Record Reader odczytuje następnie pary klucz-wartość z Input Splits, aby uczynić je "rekordowo zorientowanymi" dla Mappera i dalszego przetwarzania. Mówiąc prościej i wyjaśniając jasno, jak MapReduce działa w projekcie Big Data, w tym kroku dane wejściowe są dzielone na mniejsze fragmenty, które mogą być przetwarzane przez pojedynczy map.
- Mapping
Po podzieleniu danych, każdy split jest przetwarzany za pomocą funkcji mapping. Celem jest wygenerowanie z niego wartości wyjściowych. Pliki wejściowe są przekazywane do funkcji mapper, w wyniku czego tworzonych jest kilka małych fragmentów danych. Dane wyjściowe Mappers nie są przechowywane w Hadoop Distributed File System, ponieważ są to tylko dane tymczasowe. W ten sposób nie są tworzone żadne niepotrzebne kopie. Następnie dane wyjściowe są przekazywane do Combinera, który przeprowadza lokalną agregację i przekazuje je dalej do partitionera w celu partycjonowania.
- Sorting i shuffling
Ten etap jest wykonywany na danych wyjściowych fazy mapping. Celem jest konsolidacja dokładnych rekordów. Shuffling to po prostu proces przesyłania danych z mappera do reducerów. W wyniku tej fazy przygotowywane jest wejście dla reducerów. Faza shuffling może rozpocząć się jeszcze przed zakończeniem mapping, co pozwala zaoszczędzić trochę czasu podczas przetwarzania danych. Sortowanie jest przeprowadzane automatycznie przez MapReduce według klucza, przed rozpoczęciem fazy reducing. Zwiększa to wydajność fazy reducing.
- Reducing
Ostatnią fazą przetwarzania danych w MapReduce jest reducing. Dane wyjściowe z fazy shuffling i sorting są agregowane i przekształcane w wynik końcowy. Ten etap polega na podsumowaniu efektów poprzednich etapów i zredukowaniu ich do małego zestawu wartości. Dane wyjściowe z tej fazy są przechowywane w Hadoop Distributed File System.
Przykłady użycia MapReduce w życiu codziennym
Różne średnie i duże firmy wykorzystują MapReduce (a tym samym Hadoop) w swojej codziennej pracy. Jego użycie znacznie poprawia efektywność przetwarzania danych w organizacji. MapReduce może być stosowany w branżach takich jak:
- E-commerce - jak już wiesz, MapReduce może przetwarzać wiele typów danych nieustrukturyzowanych, ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych. Jest często wykorzystywany przez gigantów e-commerce do analizy zachowań zakupowych klientów (oglądane 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 więcej.
- Social media - każdego dnia w mediach społecznościowych, takich jak Facebook, Twitter czy LinkedIn, miliony użytkowników przeglądają treści i reagują na nie. MapReduce przetwarza dane, dzięki czemu użytkownicy mogą dowiedzieć się, jak społeczność online wchodzi w interakcje z ich profilami.
- Healthcare - w sektorze medycznym Big Data jest wykorzystywane do diagnostyki, projektowania leczenia, redukcji kosztów leczenia, przewidywania i zapobiegania epidemiom oraz oceny jakości życia ludzkiego. Złożoność i objętość danych przetwarzanych przez organizacje opieki zdrowotnej sprawiają, że Hadoop i MapReduce są niezbędne dla tej branży, ponieważ mogą łatwo przetwarzać terabajty danych.
Jako część Apache Hadoop, MapReduce może być stosowany w każdym przypadku użycia biznesowego, który wymaga wydajnego przetwarzania danych.
Podsumowując
MapReduce jest podstawowym, kluczowym komponentem frameworku 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 doskonałym dla platform e-commerce, a także do oceny ruchu na stronach internetowych. MapReduce jest jednym z najpopularniejszych algorytmów używanych 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 zgłębiania tematu i zdobywania jak największej wiedzy o Big Data. Jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci w Twoich projektach. Nie wahaj się skontaktować z nami, jeśli potrzebujesz naszego wsparcia.
Sprawdź nasz blog, aby uzyskać więcej informacji na temat Big Data:
