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Qué es MAPREDUCE:MapReduce es un framework que proporciona un sistema de procesamiento de datos paralelo y distribuido. Su nombre se debe a las funciones principales que son Map y Reduce.Aplicación:MapReduce está pensado para la solución práctica de algunos problemas que pueden ser paralelizados.MapReduce está orientado a resolver problemas con conjuntos de datos de gran tamaño, por lo que utiliza el sistema de archivos distribuido HDFSArquitectura:El Framework MapReduce tiene una arquitectura maestro / esclavo.Que hace la función map?La función Map recibe como parámetros un par de (clave, valor) y devuelve una lista de pares.La operación de Map se paraleliza, el conjunto de archivos de entrada se divide en varias tareas llamado FileSplitLas tareas se distribuyen a los nodos TaskTrackers, y estos a su vez pueden realizar la misma tarea si hiciera falta.La función Reduce se aplica en paralelo para cada grupo creado por la función Map().La función Reduce se llama una vez para cada clave única de la salida de la función Map.

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Qué es MAPREDUCE:MapReduce es un framework que proporciona un sistema de procesamiento de datos paralelo y distribuido. Su nombre se debe a las funciones principales que son Map y Reduce.Aplicación:MapReduce está pensado para la solución práctica de algunos problemas que pueden ser paralelizados.MapReduce está orientado a resolver problemas con conjuntos de datos de gran tamaño, por lo que utiliza el sistema de archivos distribuido HDFSArquitectura:El Framework MapReduce tiene una arquitectura maestro / esclavo.Que hace la función map?La función Map recibe como parámetros un par de (clave, valor) y devuelve una lista de pares.La operación de Map se paraleliza, el conjunto de archivos de entrada se divide en varias tareas llamado FileSplitLas tareas se distribuyen a los nodos TaskTrackers, y estos a su vez pueden realizar la misma tarea si hiciera falta.La función Reduce se aplica en paralelo para cada grupo creado por la función Map().La función Reduce se llama una vez para cada clave única de la salida de la función Map.

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Arquitectura:

El Framework MapReduce tiene una arquitectura maestro / esclavo.

Arquitectura:

El Framework MapReduce tiene una arquitectura maestro / esclavo.

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MapReduce es un modelo o patrón de programación dentro del marco Hadoop que se utiliza para acceder a grandes datos almacenados en el sistema de archivos Hadoop (HDFS). El término "MapReduce" se refiere a dos tareas separadas y distintas que realizan los programas de Hadoop. El primero es el trabajo de mapa, que toma un conjunto de datos y lo convierte en otro conjunto de datos, donde los elementos individuales se dividen en tuplas (pares clave/valor).MapReduce facilita el procesamiento simultáneo al dividir petabytes de datos en fragmentos más pequeños y procesarlos en paralelo en los servidores básicos de Hadoop. Al final, agrega todos los datos de varios servidores para devolver una salida consolidada a la aplicación.Por ejemplo, un clúster de Hadoop con 20 000 servidores básicos económicos y un bloque de datos de 256 MB en cada uno puede procesar alrededor de 5 TB de datos al mismo tiempo. Esto reduce el tiempo de procesamiento en comparación con el procesamiento secuencial de un conjunto de datos tan grande.

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MapReduce es un modelo o patrón de programación dentro del marco Hadoop que se utiliza para acceder a grandes datos almacenados en el sistema de archivos Hadoop (HDFS). El término "MapReduce" se refiere a dos tareas separadas y distintas que realizan los programas de Hadoop. El primero es el trabajo de mapa, que toma un conjunto de datos y lo convierte en otro conjunto de datos, donde los elementos individuales se dividen en tuplas (pares clave/valor).MapReduce facilita el procesamiento simultáneo al dividir petabytes de datos en fragmentos más pequeños y procesarlos en paralelo en los servidores básicos de Hadoop. Al final, agrega todos los datos de varios servidores para devolver una salida consolidada a la aplicación.Por ejemplo, un clúster de Hadoop con 20 000 servidores básicos económicos y un bloque de datos de 256 MB en cada uno puede procesar alrededor de 5 TB de datos al mismo tiempo. Esto reduce el tiempo de procesamiento en comparación con el procesamiento secuencial de un conjunto de datos tan grande.

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En el quid de MapReduce hay dos funciones: Map y Reduce. Están secuenciados uno tras otro.

La función Map toma la entrada del disco como pares <clave, valor>, los procesa y produce otro conjunto de pares intermedios <clave, valor> como salida.

La función Reduce también toma entradas como pares <clave, valor> y produce pares <clave, valor> como salida.

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MapReduce es un paradigma de programación para el procesamiento de grandes conjuntos de datos en entornos distribuidos. En el Paradigma MapReduce, la función Map realiza el filtrado y ordenamiento, mientras que la función Reducir realiza la agrupación y operaciones de agregación. El 'hola mundo' de MapReduce es el ejemplo de conteo de palabras: cuenta la aparición de cada palabra en un conjunto de documentos. La función Map divide el documento en palabras y para cada palabra en un documento produce un par (clave, valor).

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MapReduce es un paradigma de programación para el procesamiento de grandes conjuntos de datos en entornos distribuidos. En el Paradigma MapReduce, la función Map realiza el filtrado y ordenamiento, mientras que la función Reducir realiza la agrupación y operaciones de agregación. El 'hola mundo' de MapReduce es el ejemplo de conteo de palabras: cuenta la aparición de cada palabra en un conjunto de documentos. La función Map divide el documento en palabras y para cada palabra en un documento produce un par (clave, valor).

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MAP REDUCE divide una tarea en pequeñas partes y las asigna a diferentes computadoras. Luego los resultados son juntados en un solo lugar, estos se integran y se genera un solo conjunto de datos.

En el núcleo de MapReduce existen dos funciones separadas: Map y Reduce. Estas funciones están secuenciadas una tras otra, con el objetivo de obtener resultados consistentes. De tal manera que la función “Map” toma la entrada del disco como pares, los procesa y produce otro conjunto de pares intermedios, como una clave y un valor para la salida.

Asimismo, la función “Reduce” toma las entradas como pares; clave, valor y produce pares del mismo valor de entrada, como una salida lógica. Los tipos de claves y valores difieren en función del caso de uso que se les otorga. Por ello, todas las entradas y salidas se almacenan en el Sistema de Archivos de Hadoop. Mientras que el Map es un paso obligatorio para filtrar y ordenar los datos iniciales, la función de Reduce es opcional.

De este modo, los llamados “Mappers” y “Reducers” son los servidores Hadoop que ejecutan las funciones Map y Reduce respectivamente y por separado. De tal manera que no importa si son los mismos o diferentes servidores.

Luis Pravia

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Ejemplo de MAp Reduce:
la entrada es:  fecha del juego, nombre jugador y puntuación
y se requiere obtener el total de puntos obtenidos por cada jugador
Eduardo Rivera

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Map Reduce: qué es y qué tiene que ver con el Big data

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Map Reduce: qué es y qué tiene que ver con el Big data

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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.

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 funciona a través de dos funciones: Map y Reduce.

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.

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.

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.

Guillermo.

# data[].attributes.body
Inicialmente era un sistema de análisis de búsqueda de google que con el crecimiento y la generación de datos masivos, fue integrado a ecosistemas con enfoque en Big Data.
Es utilizado principalmente para realizar divisiones y procesar en paralelo grandes cantidades de información.
Dividido en dos funciones:
Map
La función Map toma los datos de entrada y los divide en bloques más pequeños.
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.
IH

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Google resolvió este problema de cuello de botella utilizando un algoritmo llamado MapReduce. MapReduce divide una tarea en partes pequeñas y las asigna a muchas computadoras. Más tarde, los resultados se recopilan en un lugar y se integran para formar el conjunto de datos de resultados.

¿Cómo funciona MapReduce?

El algoritmo MapReduce contiene dos tareas importantes, a saber, mapear y reducir.

La tarea Map toma un conjunto de datos y lo convierte en otro conjunto de datos, donde los elementos individuales se dividen en tuplas (pares clave-valor).

La tarea Reducir toma la salida del Mapa como una entrada y combina esas tuplas de datos (pares clave-valor) en un conjunto más pequeño de tuplas.

La tarea de reducción siempre se realiza después del trabajo de mapa.

Ahora echemos un vistazo más de cerca a cada una de las fases y tratemos de entender su significado.

Fase de entrada : aquí tenemos un lector de registros que traduce cada registro en un archivo de entrada y envía los datos analizados al mapeador en forma de pares clave-valor.

Map − Map es una función definida por el usuario, que toma una serie de pares clave-valor y procesa cada uno de ellos para generar cero o más pares clave-valor.

Claves intermedias : los pares clave-valor generados por el mapeador se conocen como claves intermedias.

Combinador : un combinador es un tipo de reductor local que agrupa datos similares de la fase del mapa en conjuntos identificables. Toma las claves intermedias del asignador como entrada y aplica un código definido por el usuario para agregar los valores en un ámbito pequeño de un asignador. No es parte del algoritmo principal de MapReduce; es opcional

Mezclar y ordenar : la tarea Reductor comienza con el paso Mezclar y ordenar. Descarga los pares clave-valor agrupados en la máquina local, donde se ejecuta Reducer. Los pares clave-valor individuales se ordenan por clave en una lista de datos más grande. La lista de datos agrupa las claves equivalentes para que sus valores se puedan iterar fácilmente en la tarea de Reducer.

Reducer : el Reducer toma los datos agrupados de pares clave-valor como entrada y ejecuta una función Reducer en cada uno de ellos. Aquí, los datos se pueden agregar, filtrar y combinar de varias maneras, y requieren una amplia gama de procesamiento. Una vez que finaliza la ejecución, da cero o más pares clave-valor al paso final.

Fase de salida : en la fase de salida, tenemos un formateador de salida que traduce los pares clave-valor finales de la función Reducer y los escribe en un archivo usando un escritor de registros.

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Paradigma de programación que permite una escalabilidad masiva 

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Paradigma de programación que permite una escalabilidad masiva 

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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.

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).

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.

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.

https://www.youtube.com/watch?v=b27hWyhq9oo

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(Map) 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

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(Map) 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

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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.

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 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.

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

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

LA Iranzuegi

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Map reduce resuelve el problema de cuello de botella en Big Data

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Map reduce es una aplicación de programación de modelado de datos para ayudar a los profesionales de big data a trabajar en muchos lenguajes de programación.

Introducción:

1. Los sistemas empresariales tradicionales consisten en un servidor centralizado para procesar datos y almacenarlos.
2. Normalmente, los modelos tradicionales no son adecuados para procesar un gran volumen de datos y no pueden acceder a ellos utilizando servidores de bases de datos estándar.
3. En general, un servidor centralizado suele consistir en el cuello de botella para procesar múltiples archivos de datos.
4. Google ha encontrado una solución para superar este problema de cuello de botella conocido popularmente como el "algoritmo MapReduce".
5. Map reduce es un modelo de programación de aplicaciones utilizado por big data para procesar datos en múltiples nodos paralelos.

Como funciona?
Por lo general, este MapReduce divide una tarea en partes más pequeñas y las asigna a muchos dispositivos. Luego, los resultados finales se recopilarán en un solo lugar y se integrarán para formar conjuntos de datos efectivos.

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(Map) consiste en la capacidad de leer y formatear datos dentro de la estructura interna de Haddop.
(Reduce) se traduce como la aplicacoón de transformaciones y operaciones en todos los datos.

Su función consiste en desarrollar un conteo general de palabras, este proceso se basa en la reducción de los datos por medio de determinados proceso de selección y análisis para facilitar el estudio de la información.
-JL-

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•En el mundo del Big Data existe un concepto muy importante conocido como “Map Reduce”. Se le solicita a los estudiantes puedan investigar sobre la temática y ámbitos de aplicación.

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MapReduce es un paradigma de programación altamente escalable capaz de procesar volúmenes masivos de datos por medio deejecución paralela en un gran número de nodos de cómputo. Recientemente fue popularizado por Google,pero hoy el paradigma MapReduce ha sido implementado en muchos proyectos de código abierto, siendo el más destacado Apache Hadoop . La popularidad de MapReduce puede ser acreditado por su alta escalabilidad, tolerancia a fallas, simplicida de independencia del lenguaje de programación o del sistema de almacenamiento de datos

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MapReduce es un paradigma de programación altamente escalable capaz de procesar volúmenes masivos de datos por medio deejecución paralela en un gran número de nodos de cómputo. Recientemente fue popularizado por Google,pero hoy el paradigma MapReduce ha sido implementado en muchos proyectos de código abierto, siendo el más destacado Apache Hadoop . La popularidad de MapReduce puede ser acreditado por su alta escalabilidad, tolerancia a fallas, simplicida de independencia del lenguaje de programación o del sistema de almacenamiento de datos