Стадия Map выполняет основную работу по разделению, преобразованию и агрегированию данных, подготавливая их к дальнейшему анализу и снижая нагрузку на следующую стадию обработки. Этот процесс делает MapReduce мощным инструментом для работы с большими данными, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.
2. Функция Reduce:
Вторая стадия процесса MapReduce, называемая Reduce (сведение), отвечает за агрегирование и обработку данных, полученных от функции Map. Этот этап берет на себя задачу объединения результатов, которые были предварительно отсортированы и перегруппированы по ключам после выполнения стадии Map. Основная цель функции Reduce – консолидировать данные, связанные с одним и тем же ключом, чтобы получить окончательные результаты для каждой группы ключ-значение.
После того как функция Map завершает свою работу, данные передаются на стадию Reduce в виде отсортированных пар ключ-значение, где все значения с одинаковыми ключами сгруппированы вместе. На этом этапе ключи представляют собой уникальные идентификаторы, связанные с определенным набором данных, а значения – это список всех связанных с этим ключом элементов, полученных от разных функций Map, которые работали параллельно на различных узлах кластера.
Функция Reduce получает на вход каждый уникальный ключ и соответствующий ему список значений, и затем выполняет определенные агрегирующие операции над этими значениями. Например, если задачей является подсчет количества слов в большом тексте, функция Map создала пары ключ-значение в виде (слово, 1) для каждого слова в тексте. На стадии Reduce функция суммирует все единицы для каждого уникального слова, чтобы получить общее количество его упоминаний в тексте. Так, если слово "Hadoop" встречается пять раз в различных частях текста, функция Reduce получит пару (Hadoop, [1, 1, 1, 1, 1]) и вернет результат (Hadoop, 5).
Важно отметить, что функция Reduce может выполнять самые разные виды операций в зависимости от задачи. Это могут быть операции суммирования, усреднения, нахождения максимальных или минимальных значений, объединения списков, фильтрации данных и многое другое. По сути, Reduce выполняет роль финальной стадии обработки, где предварительно обработанные данные консолидируются, фильтруются или преобразуются в окончательный результат.
После выполнения всех операций на стадии Reduce, результаты записываются в выходной файл или базу данных. В Hadoop результаты сохраняются в HDFS или другой распределенной файловой системе. Каждый Reduce-узел сохраняет свой результат независимо, но благодаря сортировке и перегруппировке на стадии shuffle данные сохраняются в правильном порядке и в согласованном виде. Эти выходные данные представляют собой сводку или агрегированную информацию, которая была вычислена на основе исходных больших объемов данных.
Стадия Reduce завершает цикл MapReduce, превращая огромные наборы разрозненных данных в осмысленные, консолидированные результаты. Эта стадия является критически важной для получения итоговой аналитической информации, которая может быть использована для принятия решений, дальнейшего анализа или представления в виде отчетов. Сочетание параллельной обработки на стадии Map и эффективного агрегирования на стадии Reduce делает MapReduce мощным инструментом для обработки и анализа больших данных.
3. Обработка данных в параллельном режиме:
