MapReduce Nədir? Hadoop Üzərində Paralel Verilənlər Emalına Giriş
Böyük verilənlərin (Big Data) emalı bu gün şirkətlər və təşkilatlar üçün əsas ehtiyaclardan birinə çevrilib. Trilyonlarla sətrin, qeydin və əməliyyatın sürətlə və etibarlı şəkildə analiz edilməsi üçün ənənəvi üsullar kifayət etmir. Bu problemin həlli üçün yaradılan MapReduce modeli, xüsusilə Hadoop ekosistemi ilə birlikdə, böyük verilənlərin paralel emalı sahəsində inqilabi rol oynamışdır.
Bu bloqda “MapReduce nədir?”, necə işləyir, üstünlükləri və zəif tərəfləri nələrdir, hansı sahələrdə tətbiq olunur – bu suallar ətrafında ətraflı məlumat verəcəyik.
MapReduce Nədir?
Google tərəfindən yaradılmış və sonradan Apache Hadoop layihəsi ilə geniş yayılmış böyük verilənlərin paylanmış şəkildə emalı üçün proqramlaşdırma modelidir. Bu model böyük həcmli məlumatları bir neçə server üzərində paralel şəkildə işləməyə imkan verir və nəticəni optimallaşdırılmış formada əldə etməyə kömək edir.
İki əsas mərhələdən ibarətdir:
-
Map (Xəritələmə)
-
Reduce (Azaltma)
Bu mərhələlər vasitəsilə milyonlarla və ya milyardlarla verilən elementləri eyni anda emal etmək mümkündür.
Map və Reduce Mərhələləri Necə İşləyir?
🗺️ Map (Xəritələmə) Mərhələsi
Bu mərhələdə məlumatlar açar-dəyər (key-value) cütlərinə çevrilir. Verilən fayl hissələrə bölünür və hər hissə ayrı node (server) tərəfindən işlənir. Məqsəd ilkin məlumatların strukturlaşdırılması və uyğun formada təsnif edilməsidir.
Nümunə:
“Word Count” problemi zamanı – hər söz üçün (söz, 1) formatında nəticə yaranır.
➖ Reduce (Azaltma) Mərhələsi
Map mərhələsindən sonra yaranan açar-dəyər cütləri Reduce mərhələsinə yönləndirilir. Burada eyni açara malik dəyərlər qruplaşdırılır və birləşdirilir.
Nümunə:
“word → [1, 1, 1]” → “word → 3”
Bu mərhələ nəticənin yekunlaşdırılması və analiz üçün uyğun formaya salınmasından ibarətdir.
İş Axını (Workflow)
-
Verilənlərin Yığılması
Məlumatlar Hadoop Distributed File System (HDFS) üzərinə yüklənir. -
Map Mərhələsi
Verilənlər hissələrə bölünür və paralel şəkildə map funksiyası tətbiq olunur. -
Shuffle və Sort
Map mərhələsində yaranan cütlər eyni açar əsasında qruplaşdırılır və sıralanır. -
Reduce Mərhələsi
Qruplaşdırılmış verilənlər Reduce funksiyası vasitəsilə emal olunur. -
Yekun Nəticə
Emal olunmuş nəticələr fayl şəklində çıxışa (output directory) yazılır.
MapReduce Modellərinin Əsas Üstünlükləri
✅ 1. Paralel İcra İmkanı
MapReduce böyük verilənləri paralel şəkildə emal etdiyi üçün çox sürətli nəticə verir. Hər node verilənlərin bir hissəsini eyni anda işləyir.
✅ 2. Yüksək Miqyaslanma (Scalability)
Minlərlə server eyni vaxtda işləyə bilər. Bu, sistemin verilən həcminin artmasından təsirlənmədən işləməsini təmin edir.
✅ 3. Sadə Proqramlaşdırma Modeli
Map və Reduce funksiyaları ilə kompleks əməliyyatları funksional şəkildə ifadə etmək mümkündür.
✅ 4. Etibarlılıq və Dayanıqlılıq
HDFS üzərində məlumatlar çoxlu nüsxə ilə saxlanılır. Hər hansı bir node işləmədikdə digər node onun işini davam etdirir.
MapReduce-in Məhdudiyyətləri və Çətinlikləri
❌ 1. Resurs Tələbi
Paralel işləmək üçün çox sayda server, RAM və yaddaş lazımdır. Kiçik miqyaslı şirkətlər üçün bu baha başa gələ bilər.
❌ 2. Kiçik Məlumatlarda Effektiv Deyil
Az miqdarda məlumatda paralel işləmə əlavə xərclərə səbəb olur və performans artırmaq əvəzinə azaldır.
❌ 3. Konfiqurasiya və Tənzimləmə Çətindir
MapReduce kodları yazmaq və onu düzgün konfiqurasiya etmək bəzi hallarda mürəkkəb ola bilər.
MapReduce Harada İstifadə Olunur?
🔍 1. Axtarış Mühərrikləri və İndeksləmə
Google və digər böyük axtarış sistemləri MapReduce modelindən istifadə edərək veb səhifələri analiz edir və indekləşdirir.
📑 2. Mətn Emalı və NLP (Natural Language Processing)
Böyük həcmli sənədlərin analizi, sentiment təhlili və dil modeli təlimində istifadə olunur.
🧬 3. Genomik Tədqiqatlar və Elmi Hesablama
Genetik məlumatların paralel emalı üçün çox vacibdir.
📊 4. E-ticarət və İstifadəçi Analitikası
Milyonlarla istifadəçi davranışını təhlil edərək marketinq qərarları vermək üçün ideal platformadır.
MapReduce və Hadoop Əlaqəsi
Hadoop, MapReduce modelinin ən məşhur tətbiq olunduğu açıq mənbə platformadır. Hadoop ekosistemi aşağıdakılardan ibarətdir:
-
HDFS – Verilənlərin saxlanması
-
MapReduce – Verilənlərin emalı
-
YARN – Resursların idarə olunması
-
Hive, Pig, HBase – SQL tərzində sorğular və verilənlər bazası interfeysləri
Bu inteqrasiya sayəsində Hadoop böyük verilənlərin həm saxlanması, həm də emalı üçün mükəmməl bir mühit yaradır.
Nəticə
MapReduce böyük verilənlərin paralel, paylanmış və etibarlı şəkildə emalı üçün hazırlanmış çox güclü proqramlaşdırma modelidir. Xüsusilə Hadoop ilə birlikdə istifadə edildikdə, bu texnologiya trilyonlarla məlumat üzərində sürətli analizlər aparmağa imkan verir.
Lakin, onun istifadəsi daha çox Big Data analitikası, data mühəndisliyi və enterprise səviyyəli sistemlər üçün məqsədəuyğundur. Kiçik layihələrdə bu qədər resursa ehtiyac olmaya bilər.
Gələcəyin Texnologiya Mütəxəssisi Olmaq Üçün İlk Addımını At!
Texnologiya sahəsində karyera qurmaq istəyirsənsə, ALAS Akademiyasının “İşə Başla və Ödə” modeli ilə tanış ol – təhsil haqqının yalnız 50%-ni indi ödə, qalanını isə işə düzəldikdən sonra!
Digər Bloqlarımıza Göz Atmaq Üçün https://alas.edu.az/meqaleler/
