Шта је алгоритам МапРедуце?
Алгоритам МапРедуце углавном је инспирисан моделом функционалног програмирања. Користи се за обраду и генерисање великих података. Ови скупови података могу се покренути истовремено и дистрибуирати у кластеру. МапРедуце програм се углавном састоји од мапе процедуре и методе редукције за обављање резиме операције попут бројања или давања неких резултата. МапРедуце систем ради на дистрибуираним серверима који раде паралелно и управљају свим комуникацијама између различитих система. Модел је посебна стратегија сплит-Аппли-Цомбине стратегије која помаже у анализи података. Мапирање врши класа Маппер, а задатак смањује класа Редуцер.
Разумевање алгоритма МапРедуце
МапРедуце алгоритам углавном ради у три корака:
- Функција мапе
- Схуффле Фунцтион
- Смањивање функције
Разговарајмо о свакој функцији и њеним одговорностима.
1. Функција мапе
Ово је први корак алгоритма МапРедуце. Узима скупове података и дистрибуира их у мање под-задатке. Ово се даље ради у два корака, подељењем и мапирањем. Подјелом се узима улазни скуп података и дијели скуп података док мапирање узима те подскупине података и изводи потребне радње. Излаз ове функције је пар кључ-вредност.
2. Функција насумичне репродукције
Ово је такође познато као комбинована функција и укључује спајање и сортирање. Спајање комбинује све парове кључ и вредност. Сви ће имати исте кључеве. Сортирање узима унос из корака спајања и разврстава све парове кључ-вредност користећи кључеве. Овај корак ће се такође вратити на парове кључ и вредност. Излаз ће бити сортиран.
3. Смањите функцију
Ово је последњи корак овог алгоритма. Узима се пара кључ-вредност из мешања и смањује рад.
Како алгоритми МапРедуце олакшавају рад?
Системи релационих база података имају централизовани сервер који помаже у чувању и обради података. То су обично били централизовани системи. Када више слика уђе у слику, обрада је напорна и ствара уско грло приликом обраде више датотека. МапРедуце мапира скуп података и претвара скуп података у којем су сви подаци подијељени у таполове и задатак смањења ће узети резултат из овог корака и комбиновати ове скупове података у мање скупове. Дјелује у различитим фазама и ствара парове кључ-вриједност који се могу расподијелити на различите системе.
Шта можете учинити са алгоритмима МапРедуце?
МапРедуце се може користити у разним апликацијама. Може се користити за дистрибуирано претраживање засновано на узорку, дистрибуирано сортирање, преокрет графикона веб везе, статистику дневника веб приступа. Такође може помоћи у креирању и раду на више кластера, радне мреже, добровољним рачунарским окружењима. Такође се могу креирати динамичка окружења у облаку, мобилна окружења и рачунарска окружења високих перформанси. Гоогле је искористио МапРедуце који регенерише Гоогле индекс светске мреже. Њеним кориштењем ажурирају се стари ад хоц програми који су извршили различите врсте анализа. Такође је интегрисао резултате претраживања уживо без поновне изградње комплетног индекса. Сви улази и излази се чувају у дистрибуираном датотечном систему. Пролазни подаци се чувају на локалном диску.
Рад са алгоритмом МапРедуце
Да бисте радили са алгоритмом МапРедуце, морате знати комплетан поступак како то функционише. Подаци који се уносе пролазе кроз следеће кораке:
1. Подјела улаза: Сви улазни подаци који долазе у посао МапРедуце подијељени су у једнаке дијелове познате као улазни дијелови. То је комад уноса који може потрошити било који од мапера.
2. Мапирање: Једном када се подаци поделе на комаде, они пролазе кроз фазу мапирања у програму за смањивање мапа. Ови подијељени подаци шаљу се функцији мапирања која производи различите излазне вриједности.
3. Пребацивање: Када се мапирање обави, подаци се шаљу у ову фазу. Њен посао је обједињавање тражених записа из претходне фазе.
4. Смањивање: У овој фази, излаз из фазе мешања је агрегиран. У овој фази све се вредности помешају и обједињују агрегацијом тако да враћа једну излазну вредност. Ствара резиме целог скупа података.
Предности алгоритма МапРедуце
Апликације које користе МапРедуце имају следеће предности:
- Омогућена им је конвергенција и добри генерализацијски учинци.
- Подаци могу бити обрађени коришћењем апликација које захтевају велике податке.
- Омогућава велику скалабилност.
- Бројање било које појаве сваке речи је лако и има велику збирку докумената.
- За претраживање алата у многим анализама података може се користити генерички алат.
- Нуди време балансирања оптерећења у великим кластерима.
- Такође помаже у процесу вађења контекста локације корисника, ситуација итд.
- Брзо приступа великим узорцима испитаника.
Зашто бисмо требали користити алгоритам МапРедуце?
МапРедуце је апликација која се користи за обраду огромних скупова података. Ови скупови података могу се паралелно обрадити. МапРедуце може потенцијално да креира велике скупове података и велики број чворова. Ове велике скупове података се чувају на ХДФС-у што олакшава анализу података. Може да обрађује било коју врсту података као што су структурирани, неструктурирани или полуструктурирани.
Зашто нам је потребан алгоритам МапРедуце?
МапРедуце брзо расте и помаже у паралелном рачунању. Помаже у одређивању цене производа и помаже у остваривању највеће добити. Такође помаже у предвиђању и препоручивању анализе. Омогућава програмерима да раде моделе преко различитих скупова података и користи напредне статистичке технике и технике машинског учења које помажу у предвиђању података. Филтрира и шаље податке различитим чворовима унутар кластера и функционира према функцији мапирања и редуктора.
Како ће вам ова технологија помоћи у развоју каријере?
Хадооп је један од најтраженијих послова ових дана. Убрзава стопу и прилику која се на овом пољу веома брзо повећава. У овој области ће доћи до бума још више. ИТ професионалци који раде на Јави имају и плус, јер су они најтраженији људи. Такође, програмери, архитекти података, складишта података и БИ професионалци могу да одузму огромне зараде учењем ове технологије.
Закључак
МапРедуце је основни део Хадооп оквира. Учећи ово, сигурно ћете ући на тржиште аналитике података. Можете га темељно научити и упознати како се обрадју велики скупови података и како ова технологија доноси промене приликом обраде и складиштења података.
Препоручени чланци
Ово је водич за МапРедуце алгоритме. Овдје разговарамо о концепту, разумијевању, раду, потреби, предностима и расту каријере. Можете и да прођете кроз друге наше Предложене чланке да бисте сазнали више -
- МапРедуце Интервју Питања
- Шта је МапРедуце у Хадоопу?
- Како ради МапРедуце?
- Шта је МапРедуце?
- Разлике измедју Хадооп и МапРедуце
- Различите операције повезане са Туповима