¿De qué se trata MapReduce?
En décadas anteriores, los sistemas de almacenamiento y procesamiento en el Big data no poseían la capacidad suficiente. Es por eso que cuando se creó la herramienta de Google conocida como MapReduce, el procesamiento del mismo cambió sustancialmente. Partiendo de esta idea, se puede considerar que se convirtió en la solución definitiva. Para el procesamiento de las cantidades inmensas de información.
Visto de otra forma, en épocas anteriores, los datos en Big data se dirigían a un espacio para ser analizados. Ahora, con el empleo de herramientas como MapReduce, el procesamiento del Big data se lleva a donde se encuentran los datos.
Cabe destacar que la aparición de la herramienta en el mundo del Big Data Analytics surgió como un uso alternativo a su verdadero propósito. El cual era reducir el tiempo que tomaba al motor de búsqueda procesar grandes cantidades de datos.
¿Qué es MapReduce?
Para iniciar con un ejemplo gráfico, se puede afirmar que por una parte la alternativa al acopio se produjo con la invención del almacenamiento en la nube. Mientras que la solución al procesamiento fue MapReduce. Lo anterior es muestra de la importancia de este framework precursor de Google. Surgió gracias a la necesidad de procesar ingentes cantidades de datos de manera simultánea.
Así pues, MapReduce es un framework que lo que efectúa es brindar la opción de hacer computación en paralelo. Es decir, es una herramienta de software que permite realizar procesamiento de datos no desde un único ordenador. Si no distribuyendo la información en varios servidores que la encausan al mismo tiempo.
La arquitectura de esta herramienta se basa en un paradigma Maestro-Esclavo. Por consiguiente, puede entenderse que MapReduce por cada clúster cuenta con lo siguiente:
- El Maestro o servidor principal, el cual se encarga, en términos metafóricos, de distribuir la información a los esclavos o servidores secundarios.
- Los servidores secundarios o esclavos, los cuales se encargan de procesar las cantidades de datos y seguir los lineamientos del ordenador principal o maestro.
¿Cómo nació MapReduce?
En el año 2004, MapReduce emergió como una solución para el mejoramiento de los resultados de rastreo de los usuarios de Google. Debido a que el motor de búsqueda funciona como un explorador de toda la web. Se planteaba la necesidad de una herramienta que fuera capaz de procesar en menor tiempo la gran cantidad de datos. Gracias a esto la indexación del popular motor de búsqueda comenzó a ser mucho más eficiente.
Por otra parte, la innovación de la misma influyó en la organización del contenido. De manera que el posicionamiento y los algoritmos que intervienen en este proceso pasaron a ser mucho más eficientes.
Por otra parte, otras de las grandes soluciones que representó la invención de MapReduce. Tiene que ver con la reducción de los costes, ya que utilizar tecnología que realizara tareas de esta índole suponía un gasto excluyente.
MapReduce cambió la forma en que se concebía el procesamiento de datos
En sus inicios, la herramienta fue creada para dar una alternativa a una necesidad muy específica. La del procesamiento de datos en los efectos de búsqueda y la optimización del proceso. Sin embargo, esta solución resultó ser aplicable en otros ámbitos.
El impacto de la creación de MapReduce fue tal que a partir de ella se han creado múltiples versiones abiertas. Llevando a cabo tareas muy similares y que representan alternativas de bajo coste. Además, el año 2006 figura otro antecedente histórico, ya que fue en ese año cuando se produjo el lanzamiento de Apache Hadoop. La cual es una herramienta basada en MapReduce y que en este momento es objeto principal de aplicación en el mundo del Big data.
En resumidas cuentas, MapReduce fue el inicio del desarrollo en paralelo de inmensas cantidades de datos. Influyendo así en la evolución que a día de hoy se percibe en el mismo proceso de datos en forma masiva.
¿Cuáles son las funciones de MapReduce?
El procesamiento de datos que ha llevado a cabo MapReduce se da por fases. El nombre y el proceso de cada fase tiene relación con el término MapReduce. Es decir, las fases del procesamiento de datos son Map y Reduce. Las cuales a su vez pueden interpretarse como la representación de la metáfora Maestro-Esclavo.
Map
Es la función encargada del mapeo, la cual se aplica a cada llamada de la función Map. Esta función trabaja por pares, es decir recibe información en forma de pares, un par clave-valor y devuelve una lista de pares. Luego son agrupados todos los pares con las mismas claves de las listas. Al final, cada una de las claves generadas tendrá su propio grupo.
Reduce
Esta función se aplica en simultáneo a cada uno de los grupos creados en la categoría anterior, la representación Map. La función Reduce atiende un llamado a la vez para cada clave única desde la salida de la función Map.
Las limitaciones de MapReduce
MapReduce representa una aplicación básica de un framework. Para realizar el procesamiento en paralelo de datos masivos. Por ser una herramienta básica también conserva ciertas limitaciones que intentan solventarse mediante el uso de distintas tecnologías.
Básicamente, estas tienen que ver con que, por ejemplo, la fase Reduce no se lleva a cabo sino hasta cuando la fase Map completa el procesamiento. Por otra parte, es importante mencionar que es imposible controlar el orden del proceso.
La comprensión del funcionamiento de las herramientas de procesamiento como MapReduce y sus derivaciones. Más modernas y especializadas requieren de una preparación particular por parte del profesional encargado de este tipo de área. Nuestra Maestría Big Data & Business Analytics te proporciona los conocimientos y preparación necesarios para desenvolverte en este campo.
