MapReduce

MapReduce, dağıtılmış hesaplama görevleri için kullanılan bir programlama modelidir. Karmaşık hesaplama problemlerini daha küçük, daha yönetilebilir parçalara bölerek çözmeye yönelik böl ve yönet yaklaşımına dayanmaktadır. MapReduce modeli öncelikle büyük veri kümelerinde kullanılır ve genellikle hesaplama gücü için bir dizi ticari sunucuya dayanır.

MapReduce ilk olarak 2004 yılında Google araştırmacıları tarafından tanıtıldı ve o zamandan beri veri analizi ve işleme için popüler bir araç haline geldi. Bu modelde haritalama ve azaltma aşamaları olmak üzere iki ayrı aşama vardır.

Harita aşamasında veriler “bölünme” adı verilen parçalara bölünür. Her bir bölünme, verileri işleyen ve bir dizi anahtar/değer çiftinin çıktısını veren bir eşleyiciye atanır. Anahtar/değer çiftleri daha sonra azaltma aşamasına beslenir ve burada sıralanır ve tek bir çıktı halinde toplanır.

MapReduce modeli veri madenciliği, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi birçok görev için faydalıdır. Çoğunlukla web günlükleri ve sunucu günlükleri gibi büyük miktardaki verileri analiz etmek ve büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde işlemek için kullanılır.

MapReduce, Java, Python ve C# gibi birçok popüler programlama diline entegre edilmiştir ve Hadoop ve Apache Spark gibi birçok popüler platform tarafından desteklenmektedir. Sonuç olarak, veri işleme ve analiz için ortak bir araç haline geldi ve çok çeşitli kuruluşlar tarafından büyük veri kümelerinden değer elde etmelerine yardımcı olmak için kullanılıyor.