MapReduce e sua utilidade
Um dos grandes desafios computacionais da atualidade é a manipulação inteligente de grande quantidade de dados. Sistemas corporativos, serviços e sistemas Web, mídias sociais e entre outros, produzem um volume impressionante de dados.
A maioria desses dados são armazenados de forma não-estruturada, além de linguagens e formatos diversos, em muitos casos, incompatíveis entre si. Esses se tornaram uma valiosa fonte de informação. Um exemplo de manipulação de grande quantidade de dados é a empresa Google, que não possui um alto valor agregado somente por seu poderoso algoritmo de busca de páginas Web e seus inúmeros serviços disponíveis, mas também por manter um grande volume de dados de seus usuários.
São esses dados que, ao passarem por análises, tendem a se tornar valiosos, permitindo a criação de soluções inteligentes. Neste artigo será abordado o modelo MapReduce e sua utilização para a manipulação de grande quantidade de dados. Esse foi proposto primeiramente pela empresa citada no exemplo anterior: a Google, no ano de 2004.
O funcionamento do MapReduce
O MapReduce possui um conjunto de informações único, que é dividido em unidades e estas unidades são mapeadas paralelamente. Logo após, possuem-se as etapas de sort e shuffle: o sort ordena esses dados e o shuffle é a distribuição dos dados organizados em grupos para serem atribuídos aos nós de Redução.
Esse modelo demonstrou ser adequado para trabalhar com problemas que podem ser particionados ou fragmentados em subproblemas. As funções Map e Reduce podem ser aplicadas separadamente a um conjunto de dados. Se os dados forem suficientemente grandes, podem ainda ser divididos para serem executados em diversas funções Map ao mesmo tempo.
Figura 1
Para entendermos melhor vamos analisar a Figura 1 com um grupo de palavras a serem analisadas:
