Big Data Science [RU]

🧐💡Небольшое введение в MapReduce: преимущества и недостатки

MapReduce — это модель программирования и связанный с ней фреймворк для обработки больших наборов данных параллельно в распределённых вычислительных системах. Она включает две основные фазы: Map (проецирование) и Reduce (сведение).

Преимущества MapReduce:

✅Масштабируемость: MapReduce легко масштабируется на тысячи машин, что позволяет обрабатывать огромные объемы данных

✅Параллелизм: MapReduce автоматически распределяет задачи по доступным узлам, выполняя их параллельно, что сокращает время выполнения вычислений

✅Устойчивость к отказам: встроенная устойчивость к отказам позволяет перезапускать задачи в случае сбоя узлов, обеспечивая завершение работы без потери данных

Недостатки MapReduce:

✅Высокие затраты на ввод/вывод (I/O): Одним из ключевых недостатков является то, что между этапами Map и Reduce данные записываются и считываются с диска, что значительно снижает производительность в задачах, где важна быстрая передача данных

✅Отсутствие интерактивности: MapReduce предназначен для пакетной обработки, что делает его неэффективным для интерактивных запросов или анализа в реальном времени

✅Требование к перегруппировке данных (Shuffle phase): Этап перегруппировки (shuffle) часто требует значительных ресурсов и времени, что делает этот процесс узким местом в производительности MapReduce

✅Низкая производительность для сложных задач: для сложных алгоритмов, требующих множества шагов взаимодействия между узлами (например, итеративные задачи), производительность MapReduce снижается

Подробнее о MapReduce можно также узнать отсюда

Medium

Everything you need to know about MapReduce

All the key insights from the paper MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters from Google

www.tgoop.com/bdscience_ru/621

468 viewsSep 25 at 15:59

🧐💡Небольшое введение в MapReduce: преимущества и недостатки

MapReduce — это модель программирования и связанный с ней фреймворк для обработки больших наборов данных параллельно в распределённых вычислительных системах. Она включает две основные фазы: Map (проецирование) и Reduce (сведение).

Преимущества MapReduce:

✅Масштабируемость: MapReduce легко масштабируется на тысячи машин, что позволяет обрабатывать огромные объемы данных

✅Параллелизм: MapReduce автоматически распределяет задачи по доступным узлам, выполняя их параллельно, что сокращает время выполнения вычислений

✅Устойчивость к отказам: встроенная устойчивость к отказам позволяет перезапускать задачи в случае сбоя узлов, обеспечивая завершение работы без потери данных

Недостатки MapReduce:

✅Высокие затраты на ввод/вывод (I/O): Одним из ключевых недостатков является то, что между этапами Map и Reduce данные записываются и считываются с диска, что значительно снижает производительность в задачах, где важна быстрая передача данных

✅Отсутствие интерактивности: MapReduce предназначен для пакетной обработки, что делает его неэффективным для интерактивных запросов или анализа в реальном времени

✅Требование к перегруппировке данных (Shuffle phase): Этап перегруппировки (shuffle) часто требует значительных ресурсов и времени, что делает этот процесс узким местом в производительности MapReduce

✅Низкая производительность для сложных задач: для сложных алгоритмов, требующих множества шагов взаимодействия между узлами (например, итеративные задачи), производительность MapReduce снижается

Подробнее о MapReduce можно также узнать отсюда

BY Big Data Science [RU]