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MapReduce

Dernière mise à jour le vendredi 26 avril 2024.

 

Définition :

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MapReduce est un modèle de programmation et un framework de traitement de données, utilisé pour traiter et générer de grands ensembles de données de manière distribuée et parallèle. Il se compose de deux phases principales : la phase "Map" pour traiter et filtrer les données, et la phase "Reduce" pour agréger les résultats des différentes tâches de la phase "Map". Cette approche permet d'accélérer le traitement des données en les répartissant sur plusieurs nœuds de calcul.

Comprendre le concept de MapReduce en informatique

MapReduce est un modèle de programmation utilisé dans le domaine du développement logiciel pour traiter et générer de grandes quantités de données de manière distribuée. Ce concept a été popularisé par Google, qui l'a largement implémenté pour ses besoins en matière de traitement de données à grande échelle.

Comment fonctionne MapReduce ?

Le processus MapReduce se divise en deux phases principales : la phase de mapping (mapping) et la phase de réduction (reducing).

Phase de mapping : Durant cette phase, les données d'entrée sont divisées en plusieurs fragments plus petits et indépendants. Chacun de ces fragments est ensuite traité par une fonction de mapping spécifiée par le développeur. Cette fonction transforme les données en paires clé-valeur, qui serviront de données d'entrée à la phase de réduction.

Phase de réduction : Les paires clé-valeur générées par la phase de mapping sont regroupées par clé et passées à une fonction de réduction. Cette fonction combine les paires de même clé pour produire un ensemble plus petit de données consolidées en sortie.

Avantages de MapReduce :

MapReduce offre une approche efficace pour le traitement de gros volumes de données en parallèle, ce qui permet d'accélérer considérablement les opérations de traitement et d'analyse. En répartissant les calculs sur plusieurs nœuds d'un cluster, MapReduce permet de tirer parti du calcul distribué pour des performances optimisées.

 

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