{"id":163873,"date":"2023-09-28T08:44:53","date_gmt":"2023-09-28T07:44:53","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=163873"},"modified":"2023-10-30T17:07:06","modified_gmt":"2023-10-30T16:07:06","slug":"mapreduce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/mapreduce","title":{"rendered":"MapReduce: Wie l\u00e4sst es sich f\u00fcr Big Data nutzen?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"163873\" class=\"elementor elementor-163873\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68bb345 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"68bb345\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78f2259 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"78f2259\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>MapReduce ist das Programmiermodell des Hadoop-Frameworks. Es erm\u00f6glicht die Analyse riesiger Mengen von Big Data durch parallele Verarbeitung. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du wissen musst: Einf\u00fchrung, Funktionsweise, Alternativen, Vorteile, Weiterbildungen&#8230;<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20a42ca elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"20a42ca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die riesigen Mengen in Zeiten von <\/span><b>Big Data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bieten zahlreiche Chancen f\u00fcr Unternehmen. Allerdings kann es schwierig sein, diese Daten mit herk\u00f6mmlichen Systemen schnell und effizient zu verarbeiten. Daher ist es notwendig, auf neue, speziell f\u00fcr diesen Zweck entwickelte Softwarel\u00f6sungen zur\u00fcckzugreifen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Programmiermodell MapReduce geh\u00f6rt dazu. Es wurde urspr\u00fcnglich <\/span><b>von Google entwickelt<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, um die Ergebnisse seiner Suchmaschine zu analysieren. Im Laufe der Zeit wurde dieses Tool aufgrund seiner F\u00e4higkeit, enorme Datenmengen zu zerlegen und parallel zu verarbeiten, \u00e4u\u00dferst beliebt. Dieser Ansatz liefert schnellere Ergebnisse.<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python Bibliothek: Das ist unsere Top 10&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Bibliothek: Das ist unsere Top 10<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;IA Microsoft Bing: Die Bing-KI von Open AI &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/ia-microsoft-bing-die-bing-ki-von-open-ai\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/ia-microsoft-bing-die-bing-ki-von-open-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IA Microsoft Bing: Die Bing-KI von Open AI <\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Statsmodels: Alles \u00fcber die Python-Bibliothek erfahren&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/statsmodels\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/statsmodels\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Statsmodels: Alles \u00fcber die Python-Bibliothek erfahren<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Algorithmus f\u00fcr den Gradientenabstieg&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/algorithmus-fuer-den-gradientenabstieg\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/algorithmus-fuer-den-gradientenabstieg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Algorithmus f\u00fcr den Gradientenabstieg<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;K-means: Fokus auf diesen Clustering &amp; Machine Learning Algorithmus&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-k-means\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-k-means\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">K-means: Fokus auf diesen Clustering &amp; Machine Learning Algorithmus<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;CatBoost: Das Must-Have im Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/catboost-das-must-have-im-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/catboost-das-must-have-im-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CatBoost: Das Must-Have im Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;train_test_split: Tutorial zur Verwendung dieser Funktion&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/train-test-split\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/train-test-split\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">train_test_split: Tutorial zur Verwendung dieser Funktion<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ac98bb e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4ac98bb\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0f06b7f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0f06b7f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist MapReduce?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eab7072 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eab7072\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Das Programmiermodell MapReduce ist eine der Hauptkomponenten des <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hadoop\"><span style=\"text-decoration: underline\">Hadoop-Frameworks<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">. Es wird verwendet, um auf Big Data zuzugreifen, die innerhalb des <\/span><b>Hadoop File System (HDFS)<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> gespeichert sind.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Der Vorteil von MapReduce besteht darin, dass es die <\/span><b>gleichzeitige Verarbeitung von Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> erleichtert. Um dies zu erreichen, werden gro\u00dfe Datenmengen in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von mehreren Petabytes in kleinere Teile zerlegt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Diese Datenst\u00fccke werden parallel auf Hadoop-Servern verarbeitet. Nach der Verarbeitung werden die Daten von den verschiedenen Servern zusammengefasst, um ein einheitliches Ergebnis an die Anwendungssoftware zu \u00fcbertragen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Hadoop ist in der Lage, MapReduce-Programme auszuf\u00fchren, die in verschiedenen Sprachen geschrieben sind: <\/span><b>Java<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>Ruby<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>Python<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>C++<\/b><span style=\"font-weight: 400\">&#8230;<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Der Datenzugriff und die Datenspeicherung sind festplattenbasiert. Der Input sowie der Output werden in Form von Dateien gespeichert. Sie enthalten <\/span><b>strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Nehmen wir als Beispiel einen Datensatz von 5 Terabyte. Verteilt man die Verarbeitung auf einen <\/span><b>Hadoop-Cluster<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> mit 10.000 Servern, muss jeder Server etwa 500 Megabyte an Daten verarbeiten. Der gesamte Datenbestand kann also viel schneller verarbeitet werden als bei einer herk\u00f6mmlichen sequentiellen Verarbeitung.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Grunds\u00e4tzlich erm\u00f6glicht MapReduce, die Logik direkt auf dem Server auszuf\u00fchren, auf dem sich die Daten befinden. Diese Vorgehensweise unterscheidet sich von dem Ansatz, bei dem die Daten an jenen Speicherort gesendet werden, an dem sich die Logik oder die Anwendung befindet. Dadurch wird die Verarbeitung beschleunigt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5bf30db elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"5bf30db\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=vdkx2xasGlM&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2662b9c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2662b9c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2ac6afc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2ac6afc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Alternativen zu MapReduce: Hive, Pig...<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d22ec1e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d22ec1e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Fr\u00fcher war MapReduce die einzige Methode, um die in HDFS gespeicherten Daten abzurufen. Dies ist heute nicht mehr der Fall. Es gibt andere, auf Abfragen basierende Systeme wie <\/span><b>Hive <\/b><span style=\"font-weight: 400\">und <\/span><b>Pig<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Diese erm\u00f6glichen es, Daten aus HDFS mithilfe von SQL-Abfragen abzurufen. Meistens werden sie jedoch parallel zu Auftr\u00e4gen ausgef\u00fchrt, die mit dem MapReduce-Modell geschrieben wurden, um dessen vielf\u00e4ltige Vorteile zu nutzen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21a1074 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"21a1074\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-62a0ff2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"62a0ff2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert MapReduce?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77eec4b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"77eec4b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Funktionsweise von MapReduce dreht sich haupts\u00e4chlich um zwei Funktionen: <\/span><b>Map und Reduce<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Einfach ausgedr\u00fcckt: Map dient dazu, Daten zu zerlegen und abzubilden. Reduce mischt und reduziert die Daten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Diese Funktionen werden nacheinander ausgef\u00fchrt. Um die Server zu kennzeichnen, die die Funktionen Map und Reduce ausf\u00fchren, werden die Begriffe <\/span><b>Mappers und Reducers<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> verwendet. Es kann sich jedoch auch um die gleichen Server handeln.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f3a88b elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"7f3a88b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lerne den Umgang mit MapReduce<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a005026 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a005026\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-168cdc5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"168cdc5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Map-Funktion<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-07c9225 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"07c9225\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Inputdaten werden in kleinere Bl\u00f6cke zerlegt. Jeder dieser Bl\u00f6cke wird f\u00fcr die Verarbeitung einem &#8222;Mapper&#8220; zugewiesen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Nehmen wir als Beispiel eine Datei mit 100 Datens\u00e4tzen, die verarbeitet werden sollen. Es ist m\u00f6glich, 100 Mapper gleichzeitig zu verwenden und damit jeden Datensatz einzeln zu verarbeiten. Es k\u00f6nnen jedoch auch jedem Mapper mehrere Datens\u00e4tze zugeteilt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">In der Praxis \u00fcbernimmt das Hadoop-Framework die automatische Entscheidung, wie viele Mapper verwendet werden sollen. Diese Entscheidung h\u00e4ngt von der Gr\u00f6\u00dfe der zu verarbeitenden Daten und den auf jedem Server verf\u00fcgbaren Speicherbl\u00f6cken ab.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die Map-Funktion erh\u00e4lt den Input von der Festplatte in Form von <\/span><b>Schl\u00fcssel-Wert-Paaren<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Diese Paare werden verarbeitet und dadurch ein weiterer Satz von Schl\u00fcssel-Wert-Paaren wird als Zwischenergebnis erzeugt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-54f516d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"54f516d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c576e3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5c576e3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Reduce-Funktion<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-18ce814 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"18ce814\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Nachdem alle Mapper ihre Verarbeitungsaufgaben abgeschlossen haben, mischt und organisiert das Framework die Ergebnisse. Anschlie\u00dfend werden sie an die &#8222;Reducer&#8220; weitergeleitet. Ein Reducer kann nicht gestartet werden, solange ein Mapper noch aktiv ist.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die Reduce-Funktion erh\u00e4lt ebenfalls Inputs in Form von Schl\u00fcssel-Wert-Paaren. Alle Werte, die von einer Map mit demselben Schl\u00fcssel erzeugt werden, werden einem einzigen Reducer zugewiesen. Dieser \u00fcbernimmt die Aufgabe, die Werte f\u00fcr diesen Schl\u00fcssel zu vereinen. Reduce erzeugt dann einen endg\u00fcltigen Output, ebenfalls in Form von Schl\u00fcssel\/Wert-Paaren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die Art der Schl\u00fcssel und Werte variiert jedoch je nach Anwendungsfall. Alle Inputs und Outputs werden im HDFS gespeichert. Es sei darauf hingewiesen, dass die <\/span><b>Funktion Map<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> zwingend erforderlich ist, um die Ausgangsdaten zu filtern und zu sortieren. Die <\/span><b>Funktion Reduce<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> ist dagegen optional.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1c49015 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1c49015\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a7e2468 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a7e2468\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Kombinieren und Partitionieren<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1581653 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1581653\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Es gibt zwei Zwischenstufen zwischen Map und Reduce. Diese beiden Schritte werden <\/span><b>Combine <\/b><span style=\"font-weight: 400\">und <\/span><b>Partition <\/b><span style=\"font-weight: 400\">genannt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Der Combine-Prozess ist optional. Ein Combine ist ein Reducer, der individuell auf jedem Mapper-Server ausgef\u00fchrt wird. Dadurch wird eine weitere Reduzierung der Daten auf jedem Mapper in vereinfachter Form erm\u00f6glicht. Dank der reduzierten Datenmenge wird so das <\/span><b>Shuffling <\/b><span style=\"font-weight: 400\">und die Verwaltung erleichtert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Im Rahmen der Partition wiederum werden die von den Mappern erzeugten <\/span><b>Key-Value-Paare<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> in einen anderen Satz von Key-Value-Paaren \u00fcbersetzt, bevor sie an den Reducer weitergeleitet werden. Dieser Prozess entscheidet, wie die Daten dem Reducer \u00fcbermittelt werden sollen und weist sie einem bestimmten Reducer zu.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Der Standardpartioner bestimmt den <\/span><b>Hash-Wert<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> f\u00fcr den vom Mapper erzeugten Schl\u00fcssel und weist ihm anhand dieses Wertes eine Partition zu. Die Anzahl der Partitionen entspricht der Anzahl der Reducer. Sobald die Partitionierung abgeschlossen ist, werden die Daten aus jeder Partition an einen bestimmten Reducer gesendet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-02193ab e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"02193ab\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-70d0906 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"70d0906\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Beispiele f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0151e3d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0151e3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Das <\/span><b>Programmierparadigma MapReduce<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> ist ideal f\u00fcr jedes komplexe Problem, das durch Parallelisierung gel\u00f6st werden kann. Es ist daher ein geeigneter Ansatz f\u00fcr Big Data.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Unternehmen k\u00f6nnen MapReduce nutzen, um den optimalen Preis f\u00fcr ihre Produkte zu ermitteln oder um herauszufinden, wie effektiv eine Werbekampagne ist. Au\u00dferdem k\u00f6nnen sie Klicks, Online-Verk\u00e4ufe oder Twitter-Trends analysieren, um zu entscheiden, welches Produkt sie auf den Markt bringen sollten, um die Nachfrage der Verbraucher zu befriedigen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">W\u00e4hrend diese Berechnungen fr\u00fcher sehr kompliziert waren, macht MapReduce sie heute einfach und f\u00fcr jeden umsetzbar. Sie k\u00f6nnen auf einem kosteng\u00fcnstigen Servernetzwerk ausgef\u00fchrt werden, wodurch auch die Verarbeitung von Big Data wesentlich g\u00fcnstiger wird.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9c041a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c9c041a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ad64516 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ad64516\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Vorteile von MapReduce?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a61c94e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a61c94e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Verwendung von MapReduce hat viele Vorteile. Zun\u00e4chst einmal macht dieses Programmiermodell Hadoop <\/span><b>hochgradig skalierbar<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, indem es die <\/span><b>Speicherung gro\u00dfer Datens\u00e4tze auf mehreren Servern<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> erm\u00f6glicht.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Dadurch wird die Parallelverarbeitung erst m\u00f6glich. Map- und Reduce-Aufgaben sind voneinander getrennt. Die parallele Ausf\u00fchrung reduziert die gesamte Bearbeitungszeit.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Au\u00dferdem handelt es sich um eine kosteng\u00fcnstige Methode zur Speicherung und Verarbeitung von Daten. Das Preis-Leistungs-Verh\u00e4ltnis ist un\u00fcbertroffen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Gepaart mit MapReduce ist Hadoop auch extrem flexibel. So k\u00f6nnen Daten aus verschiedenen Quellen und sogar unstrukturierte Daten gespeichert und verarbeitet werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Auch die Geschwindigkeit ist eine besondere St\u00e4rke. Durch das verteilte Dateisystem werden die Daten auf der lokalen Festplatte eines Clusters und die MapReduce-Programme auf denselben Servern gespeichert. Dadurch k\u00f6nnen die Daten schneller verarbeitet werden, da ein Zugriff von anderen Servern aus nicht erforderlich ist.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-edc103a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"edc103a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d5ae55f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d5ae55f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lerne ich den Umgang mit MapReduce?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43f3a4b elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"43f3a4b\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=BR-mPByojC0&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-409999a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"409999a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Unternehmen in allen Branchen sammeln immer mehr gr\u00f6\u00dfere Datenmengen. Um daraus Nutzen zu ziehen, m\u00fcssen sie diese Daten verarbeiten. Daf\u00fcr ist MapReduce eine der f\u00fchrenden Anwendungen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Daher er\u00f6ffnet der Umgang mit Hadoop und MapReduce viele berufliche M\u00f6glichkeiten. Es handelt sich schlie\u00dflich um eine sehr gesch\u00e4tzte Fachkompetenz.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Um den Umgang mit diesem Tool zu erlernen, k\u00f6nnen Sie sich an DataScientest wenden. Das Hadoop-Framework und seine verschiedenen Module stehen im Fokus unserer Data-Engineer-Weiterbildung innerhalb des Moduls <\/span><b>Big Data Volume<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Sie lernen insbesondere den Umgang mit Hadoop, Hive, Pig, Hbase und Spark und erfahren alles \u00fcber den theoretischen Aspekt von Big-Data-Architekturen. Die anderen Module dieses Kurses befassen sich mit der Programmierung in Python, Datenbanken, <\/span><b>Big Data Velocity<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> und schlie\u00dflich mit den Themen <\/span><b>Automatisierung <\/b><span style=\"font-weight: 400\">und <\/span><b>Implementierung<\/b><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Nach Abschluss dieses Kurses verf\u00fcgen Sie \u00fcber alle erforderlichen F\u00e4higkeiten, um sofort als Data Engineer eingesetzt zu werden. Dieser Beruf erlebt einen Aufschwung und verspricht Ihnen einen Arbeitsplatz mit hohem Gehalt in dem von Ihnen gew\u00e4hlten Bereich.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Wie alle unsere Weiterbildungen verfolgt auch der Kurs Data Engineer einen Blended-Learning-Ansatz, der Pr\u00e4senzunterricht und Fernunterricht miteinander verbindet. Er kann als berufsbegleitende Weiterbildung oder als Intensivkurs absolviert werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Nach Abschluss des Programms erhalten die Absolventen ein Zertifikat der Universit\u00e4t Sorbonne. 93 % unserer Alumni haben sofort einen Job gefunden. Verschwenden Sie also keine weitere Zeit und <span style=\"text-decoration: underline\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">entdecke die Weiterbildung zum Data Engineer<\/a><\/span>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d72e709 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d72e709\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Weiterbildung zum Data Engineer<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12e01c0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"12e01c0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Du weisst alles \u00fcber MapReduce. Lesen Sie unser umfassendes <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/hadoop\">Dossier \u00fcber Hadoop<\/a> und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python\">unsere Einf\u00fchrung in die Programmiersprache Python<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8fe25b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f8fe25b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb7c462 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"fb7c462\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist MapReduce?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Das Programmiermodell MapReduce ist eine der Hauptkomponenten des Hadoop-Frameworks. 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