使用MapReduce进行大规模数据处理

MapReduce进行大数据处理

在当前的市场环境中，组织必须进行数据驱动的决策，以保持竞争力和促进创新。因此，每天都会收集到大量的数据。

尽管由于云存储广泛可用和实惠，数据持久性的挑战已在很大程度上得到解决，但现代组织仍在努力处理大量数据的高效和有效方法。

在过去几十年中，出现了许多编程模型，以解决大规模处理大数据的挑战。毫无疑问，MapReduce是最受欢迎和有效的方法之一。

MapReduce是一种分布式编程框架，最初由Google的Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat于2004年开发，并受到函数式编程的基本概念的启发。他们的提议涉及由两个步骤组成的并行数据处理模型：映射和归约。

简单来说，映射步骤涉及将原始数据分成小块，以便可以将转换逻辑应用于各个数据块。因此，可以在创建的块上并行应用数据处理，并最终，归约步骤将聚合/ consolide处理的块并将最终结果返回给调用者。

尽管MapReduce算法被广泛认为是一个两步过程，但实际上涉及三个不同的阶段。

1. 映射：在这个第一步中，数据被分成较小的块，并分布在通常是处理单元集群的多个节点上。然后将创建的每个块分配给一个映射器。映射器的输入是一组<key, value>对。一旦数据（再次以<key, value>的形式）上执行处理，映射器将结果输出写入临时存储。

例如，让我们考虑以下示例，其中输入文本首先分割成三个…