MapReduce

MapReduce es un modelo de programación utilizado para tareas informáticas distribuidas. Se basa en un enfoque de divide y vencerás para resolver problemas computacionales complejos dividiéndolos en partes más pequeñas y manejables. El modelo MapReduce se utiliza principalmente en grandes conjuntos de datos y, por lo general, depende de un grupo de servidores básicos para su potencia computacional.

MapReduce fue introducido por primera vez por investigadores de Google en 2004, y desde entonces se ha convertido en una herramienta popular para el análisis y procesamiento de datos. En este modelo, hay dos fases distintas: la de mapeo y la de reducción.

En la fase del mapa, los datos se dividen en partes llamadas "divisiones". Cada división se asigna a un asignador que procesa los datos y genera un conjunto de pares clave-valor. Luego, los pares clave-valor se introducen en la fase de reducción, donde se clasifican y agregan en una única salida.

El modelo MapReduce es beneficioso para muchas tareas, incluida la minería de datos, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Se utiliza con mayor frecuencia para analizar grandes cantidades de datos, como registros web y registros del servidor, y para procesar grandes conjuntos de datos rápidamente.

MapReduce se ha integrado en muchos lenguajes de programación populares, como Java, Python y C#, y es compatible con varias plataformas populares, como Hadoop y Apache Spark. Como resultado, se ha convertido en una herramienta común para el procesamiento y análisis de datos y está siendo utilizado por una amplia variedad de organizaciones para ayudarlas a obtener valor de grandes conjuntos de datos.