Mapreduce là một trong những thành phần quan trọng không thể thiếu để nâng cao sức mạnh của Hadoop. Đây là một khuôn khổ phần mềm và mô hình lập trình được sử dụng chủ yếu cho mục đích xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Vậy Mapreduce là gì và cách hoạt động của Mapreduce là như thế nào? 

Bài viết mà aetc.edu.vn chia sẻ dưới đây không chỉ giúp giải đáp toàn bộ những thắc mắc nói trên mà còn bổ sung thêm cho bạn một số kiến thức quan trọng có liên quan khác.

Mapreduce là gì? 

Mapreduce là một mô hình được Google thiết kế độc quyền với khả năng lập trình xử lý một lượng lớn các dữ liệu song song đồng thời phân tán các thuật toán trên cùng một máy tính. Mặc dù Mapreduce ban đầu là một công nghệ độc quyền của Google nhưng trong thời gian gần đây, Mapreduce đang dần trở thành một trong những thuật ngữ tổng quát hoá.

Mapreduce sẽ bao gồm hai thủ tục (giai đoạn) chính là Map và Reduce.

• Thủ tục Map bao gồm bộ lọc (filter) và phân loại (sort) trên dữ liệu.
• Thủ tục Reduce sẽ thực hiện quá trình tổng hợp toàn bộ dữ liệu.

Mô hình Mapreduce được thiết kế dựa trên các khái niệm biến đổi của một bản đồ và thiết lập các chức năng lập trình đi theo hướng chức năng. Thư viện của thủ tục Map và thủ tục Reduce sẽ được viết bằng đa dạng các loại ngôn ngữ lập trình khác nhau. Các thủ tục này sẽ được cài đặt hoàn toàn miễn phí và Apache Hadoop là thủ tục MapReduce được sử dụng phổ biến nhất.

Những ưu điểm nổi bật của mapreduce là gì? 

Sử dụng tốt Mapreduce, bạn sẽ có thể thấy được những ưu điểm nổi bật của nó đó là:

• Mapreduce có thể dễ dàng xử lý tất cả mọi bài toán có lượng dữ liệu khổng lồ nhờ khả năng tính toán và tác vụ phân tích phức tạp. Chỉ trong một khoảng thời gian ngắn, nó có thể nhanh chóng xử lý và đưa ra kết quả dễ dàng.
• Mapreduce có khả năng chạy song song trên các máy tính có sự phân tán khác nhau với khả năng hoạt động độc lập kết hợp với việc phân tán và xử lý các lỗi kỹ thuật để mang đến hiệu quả cao cho toàn bộ hệ thống.
• Mapreduce có khả năng thực hiện được trên đa dạng nhiều loại ngôn ngữ lập trình khác nhau như ngôn ngữ C/C++, Java, Perl, Python, Ruby,… cùng với những thư viện hỗ trợ tương ứng.
• Mã độc trên Internet ngày càng nhiều khiến cho việc xử lý các đoạn mã độc này trở nên phức tạp và tiêu tốn nhiều thời gian hơn. Do đó, Mapreduce đang dần hướng quan tâm nhiều hơn cho việc phát hiện các mã độc để có thể nhanh chóng xử lý các đoạn mã độc đó. Nhờ đó, hệ điều hành được đảm bảo vận hành trơn tru với tính bảo mật cao nhất.

Các hàm hay dùng trong Mapreduce?

Mapreduce bao gồm hai hàm chính là hàm Map và hàm Reduce. Đây là hai hàm được chính người dùng định nghĩa và nó cũng chính là hai giai đoạn nối tiếp nhau trong quy trình xử lý dữ liệu của Mapreduce. Các hàm này có nhiệm vụ chính cụ thể như sau:

• Hàm Map: Hàm này có nhiệm vụ là xử lý một cặp key (key, value) để tạo ra một cặp key mới (keyl, valuel), lúc này cặp key (keyl, valuel) sẽ đóng vai trò là trung gian. Sau đó, người dùng chỉ cần ghi dữ liệu xuống đĩa cứng và nhanh chóng tiến hành thông báo cho hàm Reduce để dữ liệu đi vào input của Reduce.
• Hàm Reduce: Hàm này có nhiệm vụ là tiếp nhận cặp từ khoá trung gian và giá trị tương ứng với lượng từ khoá đó (keyl, valuel) để tạo thành một tập khoá khác nhau bằng cách tiến hành ghép chúng lại. Các cặp khoá/giá trị này sẽ được đưa vào các hàm Reduce thông qua một con trỏ vị trí. Quá trình này sẽ giúp cho các lập trình viên dễ dàng quản lý được một lượng danh sách lớn cũng như phân bổ giá trị phù hợp với bộ nhớ hệ thống.

Ngoài ra, ở giữa Map và Reduce còn một bước trung gian khác mang tên Shuffle. Sau khi Map hoàn thành xong nhiệm vụ của mình thì Shuffle sẽ tiếp tục công việc thu thập cũng như tổng hợp cặp từ khoá/giá trị trung gian đã được tạo ra bởi Map trước đó và chuyển nó đến Reduce để tiếp tục xử lý.

Mapreduce hoạt động như thế nào? 

Cách hoạt động của Mapreduce vô cùng đơn giản. Nguyên tắc hoạt động chính của Mapreduce được hiểu như sau:

• Mapreduce sẽ phân chia các dữ liệu cần phải xử lý thành từng phần nhỏ hơn trước khi thực hiện.
• Tiếp theo, nó sẽ xử lý các vấn đề nhỏ đã được chia nói trên theo phương thức song song trên các máy tính rồi tiến hành phân tán các hoạt động theo hướng độc lập.
• Cuối cùng, Mapreduce sẽ tiến hành tổng hợp lại toàn bộ kết quả thu được để đưa ra được chính xác những kết quả sau cùng.

Các bước hoạt động của Mapreduce mà bạn có thể thấy được đó la:

• Bước 1: Tiến hành chuẩn bị các dữ liệu đầu vào để hàm Map bắt đầu tiến hành việc xử lý dữ liệu.
• Bước 2: Lập trình viên sẽ thực thi các mã Map để xử lý dữ liệu.
• Bước 3: Tiến hành việc trộn lẫn toàn bộ các dữ liệu được xuất ra bởi hàm Map vào trong Reduce Processor.
• Bước 4: Tiếp tục tiến hành thực thi mã Reduce để có thể xử lý các dữ liệu cần thiết còn lại.
• Bước 5: Cuối cùng thực hiện việc tạo các dữ liệu xuất ra.

Sơ đồ ứng dụng mapreduce 

Mapreduce sẽ được ứng dụng cho việc thống kê một loạt các dữ liệu cụ thể đó là:

• Thực hiện thống kê cho toàn bộ các từ khóa xuất hiện trong các bài viết, văn bản, tài liệu hoặc các từ khoá được cập nhật trên website hay các hệ thống fanpage.
• Khi số lượng các bài viết được thống kê đầy đủ thì tài liệu liên quan sẽ có chứa các từ khoá.
• Mapreduce có thể thống kê được những câu lệnh pattern, match có bên trong các tài liệu đó.
• Mapreduce thống kê được số lượng các URLs xuất hiện bên trong của một webpages.
• Mapreduce sẽ thống kê được các lượt truy cập của khách hàng sao cho các lượt truy cập đó có thể tương ứng được với các URLs.
• Mapreduce sẽ thống kê được tất cả các từ khoá có trên hostname, website,…

Bài viết Mapreduce là gì cùng những thông tin hữu ích có liên quan khác mà aetc.edu.vn đã chia sẻ chắc chắn sẽ mang lại cho bạn đọc những kiến thức bổ ích nhất trong việc xử lý dữ liệu. Nếu bạn đam mê với công việc lập trình thì không nên bỏ qua bài viết này để bổ sung thêm kiến thức, kỹ năng cũng như kinh nghiệm lập trình cho bản thân mình.