Descreva o fluxo de trabalho do MapReduce.
MapReduce é um modelo de programação e estrutura de computação para processamento de conjuntos de dados em grande escala. Ele divide o processo de processamento de dados em duas etapas principais: etapa de mapa e etapa de redução. Nesta questão, descreverei o fluxo de trabalho do MapReduce através de um caso específico.
Suponha que temos um arquivo de texto contendo uma grande quantidade de dados de log e queremos contar o número de vezes que cada URL foi visitado. Usaremos MapReduce para resolver este problema.
Primeiro, precisamos definir a função Mapper, responsável por converter os dados de entrada em pares chave-valor. No nosso caso, a entrada para o mapeador é um registro contendo a URL visitada. Usamos o URL como chave e definimos o valor como 1, indicando que o URL foi visitado uma vez. A seguir está um exemplo de código para a função Mapper:
def mapper(line):
# Split the line into URL and other information
url, _ = line.split(" ")
# Emit the URL as the key and 1 as the value
return (url, 1)
A seguir, precisamos definir a função Redutor, que é responsável por agregar e calcular a saída do Mapeador. No nosso caso, a entrada para o Redutor é uma URL e uma lista de tempos de visita correspondentes. Somaremos a lista de visitas para obter o número total de visitas ao URL. A seguir está um exemplo de código para a função Redutor:
def reducer(url, counts):
# Sum up the counts
total_count = sum(counts)
# Emit the URL and its total count
return (url, total_count)
Agora podemos aplicar as funções Mapper e Reducer ao nosso conjunto de dados. No estágio Map, dividimos os dados de entrada em pequenos pedaços e os processamos por várias funções do Mapper executadas em paralelo. A função Mapper converte cada linha de registro de log em pares de valores-chave e os envia para a função Redutor. No estágio Reduzir, a função Redutor agrega e calcula os pares chave-valor da mesma URL para obter o número total de visitas para cada URL.
A seguir está um exemplo de código usando a estrutura MapReduce:
# Input data
log_data = [
"example/url1",
"example/url2",
"example/url1",
"example/url3",
"example/url1",
"example/url2",
"example/url2",
"example/url3",
"example/url1"
]
# Map phase
mapped_data = []
for line in log_data:
# Apply the mapper function to each line of data
mapped_data.append(mapper(line))
# Shuffle and sort phase
sorted_data = sorted(mapped_data)
# Reduce phase
reduced_data = {
}
for url, count in sorted_data:
if url not in reduced_data:
reduced_data[url] = []
reduced_data[url].append(count)
# Apply the reducer function to each URL and its counts
result = []
for url, counts in reduced_data.items():
result.append(reducer(url, counts))
# Output the result
for url, total_count in result:
print(f"{
url}\t{
total_count}")
No exemplo acima, primeiro definimos os dados de entrada log_data, que contém várias linhas de registros de log. Em seguida, percorremos cada linha de registros de log, aplicamos cada linha de dados à função Mapper e armazenamos os resultados na lista mapped_data.
A seguir, classificamos a lista mapped_data para agregação e cálculo na fase de redução. Usamos um dicionário reduzido_dados para armazenar cada URL e sua lista de visitas correspondente.
Por fim, iteramos no dicionário lower_data, aplicamos cada URL e sua lista correspondente de visitas à função Redutor e armazenamos os resultados na lista de resultados. Por fim, geramos cada URL na lista de resultados e seu número total de visitas.
Exemplos de resultados possíveis:
example/url1 4
example/url2 3
example/url3 2
No exemplo acima, usamos MapReduce com sucesso para processar dados de log não estruturados e contar o número de visitas a cada URL. Com formatos de entrada apropriados e Mapeador e Redutor customizados, podemos processar vários tipos de dados não estruturados e realizar análises e cálculos correspondentes.