MapReduce

MapReduce est un modèle de programmation utilisé pour les tâches informatiques distribuées. Il est basé sur une approche « diviser pour régner » pour résoudre des problèmes informatiques complexes en les décomposant en éléments plus petits et plus faciles à gérer. Le modèle MapReduce est principalement utilisé sur de grands ensembles de données et s'appuie généralement sur un cluster de serveurs standards pour la puissance de calcul.

MapReduce a été introduit pour la première fois par les chercheurs de Google en 2004 et est devenu depuis un outil populaire pour l'analyse et le traitement des données. Dans ce modèle, il y a deux étapes distinctes - les phases map et reduce.

Lors de la phase de cartographie, les données sont divisées en morceaux appelés « splits ». Chaque division est affectée à un mappeur qui traite les données et génère un ensemble de paires clé-valeur. Les paires clé-valeur sont ensuite introduites dans la phase de réduction, où elles sont triées et regroupées en une seule sortie.

Le modèle MapReduce est bénéfique pour de nombreuses tâches, notamment l'exploration de données, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Il est le plus souvent utilisé pour analyser de grandes quantités de données, telles que les journaux Web et les journaux de serveur, et pour traiter rapidement de grands ensembles de données.

MapReduce a été intégré à de nombreux langages de programmation populaires, tels que Java, Python et C#, et est pris en charge par plusieurs plates-formes populaires, telles que Hadoop et Apache Spark. En conséquence, il est devenu un outil courant pour le traitement et l’analyse des données et est utilisé par une grande variété d’organisations pour les aider à tirer de la valeur d’ensembles de données volumineux.