Ahora mismo multitud de aplicaciones, al ser usadas y mediante algoritmos internos, están recogiendo datos. Datos sobre procesos, personas, sistemas y empresas que resultan en un gran volumen de información. El reto para las empresas que los recolectan es almacenarlos, procesarlos y analizarlos. Aquí es dónde entra Map Reduce, pero, ¿qué es exactamente?

Map Reduce es, fundamentalmente una herramienta, con un modelo concreto de programación, que se usa en Big Data por su capacidad para dividir y procesar en paralelo grandes cantidades de información. 

Inicialmente, Map Reduce era un sistema que usaba Google para analizar sus resultados de búsqueda, pero, con el paso del tiempo y el crecimiento del Big Data, ha acabado integrado en Apache Hadoop, un ecosistema con distintos componentes, enfocado al trabajo en Big Data. 

En el artículo de hoy, vamos a ver qué es Map Reduce, como funciona y cómo se integra exactamente dentro de las tecnologías y modelos de programación más usados en Big Data. ¿Te interesa? ¡Sigue leyendo!

 

Map Reduce: qué es y dónde se integra

Los expertos en Big Data necesitan dominar determinadas herramientas para poder trabajar con grandes cantidades de datos que provienen de diversas fuentes. En este sentido, esta herramienta ofrece una gran capacidad de procesamiento de datos y facilita la división de los mismos para trabajar en paralelo. 

Pero, ¿qué es Map Reduce exactamente? Se trata de un modelo o patrón de programación que se integra dentro del framework de Apache Hadoop. Map Reduce se emplea, como decíamos para acceder a grandes cantidades de datos que se almacenan en el sistema de archivos de Hadoop (HDFS)

Map Reduce es uno de los componentes más importantes para el funcionamiento de Hadoop.

El trabajo de Map Reduce consiste en facilitar el procesamiento simultáneo de grandes cantidades de datos. Para ello, divide petabytes de datos en fragmentos más pequeños y los procesa en paralelo en servidores de Hadoop. 

Map Reduce no envía los datos a dónde se aloja la aplicación, sino que se ejecuta directamente desde dónde se encuentran los datos. Esto acelera el procesamiento de los mismos. 

Por poner un ejemplo, con bloques de datos de 256 MB cada uno, Map Reduce, podría procesar hasta 5 TB de datos en un clúster de unos 20.000 servidores. Esta capacidad de fragmentación y procesamiento en paralelo de la información hace que se reduzca significativamente el tiempo en comparación con métodos de procesamiento de datos tradicionales. 

Map Reduce fue el único método a través del cuál se podían recuperar datos alojados en el HDFS de Hadoop, aunque ya no es el caso. Ahora mismo, Hadoop cuenta con más componentes que hacen consultas mediante declaraciones de tipo SQL. Sin embargo, dadas las características y ventajas de MapReduce, se combinan con él para mejorar la eficiencia del procesamiento de datos. 

 

¿Cómo funciona Map Reduce?

¿Conoces un poco mejor Map Reduce, qué es y cómo se integra en Hadoop? Ahora vamos a ver cómo funciona exactamente este modelo de programación. Resumiendo, un poco, Map Reduce funciona a través de dos funciones: Map y Reduce. ¿Parece sencillo? Vamos a explicarlo un poco mejor. 

Map 

La función Map toma los datos de entrada y los divide en bloques más pequeños. Después, a cada bloque se le asigna un mapper (un servidor de Hadoop que ejecuta las funciones de Map Reduce) para poder procesarlo. 

Por ejemplo, si un archivo de datos que queremos procesar tiene 100 registros, se pueden ejecutar 100 mappers con uno dedicado a cada entrada de datos, o 50 mappers con dos entradas de datos por cada uno. 

Es Hadoop quien decide cuántos mappers usar para procesar los datos, en función de la cantidad de datos que se van a procesar y de los bloques de memoria que estén disponibles en cada servidor. 

Reduce

La función Reduce entra en funcionamiento después de que los mappers completen el procesamiento de los datos. Esta se aplica en paralelo para cada uno de los grupos creados por la función Map. 

Reduce procesa los datos de tal forma que se simplifican y se leen de manera secuencial, con lo cual ejecuta un archivo de salida por cada una de las tareas procesadas. 

Combinar y dividir

Combinar es un proceso opcional dentro del procesamiento de datos con esta herramienta. Se trata de un reductor que se ejecuta de forma individual en cada servidor. Reduce más los datos y los simplifica antes de que se ejecute la función Reduce. 

Esto facilita la clasificación de los datos, ya que hay menos con los que trabajar. Al mismo tiempo los datos combinados se dividen para poder pasarlos a Reduce. 

 

¿Cuál es la utilidad de Map Reduce en Big Data?

Al principio te contábamos que Map Reduce nació como un modelo de programación que usaba Google para analizar sus resultados de búsqueda. Una necesidad específica del gigante tecnológico: reducir la cantidad de información y dividir el procesamiento de datos para una mayor eficiencia. 

Una necesidad que ya en su momento era extrapolable a otras aplicaciones. Con el paso del tiempo, el Big Data se ha ido asentando más y ha visto en Map Reduce una herramienta útil para integrar dentro de sus procesos. 

Esta herramienta es la semilla del procesamiento en paralelo, que facilitó la gestión de grandes cantidades de datos, estructurados y no estructurados. 

Fue en 2006 cuando se lanzó Apache Hadoop con una implementación de Map Reduce que marcó, para bien, la historia del Big Data, impulsó su implementación y mejoró significativamente el trabajo con grandes cantidades de datos.

Como decíamos, ahora mismo Map Reduce se combina con otros componentes integrados en Hadoop para ofrecer un trabajo mejor y más eficiente en lo que se refiere al procesamiento de datos para Big Data. 

 

¡Fórmate en Big Data!

Ya conoces un poco mejor Map Reduce, qué es, cómo funciona y cómo se integra en el uso de Hadoop para Big Data. Sin embargo, si quieres dominar este framework, vas a necesitar formación. Una especialización que te ayude a convertirte en data scientist, arquitecto de datos o data consultant, entre otras profesiones.

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