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Introduction à MapReduce

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Chapitre 4 Leçon 1
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Découvrez le paradigme de programmation parallèle avec MapReduce, qui structure les données en paires clés-valeurs et permet des traitements parallèles efficaces.

Détails de la leçon

Description de la leçon

MapReduce est un cadre de programmation parallèle innovant qui structure les données sous forme de paires clés-valeurs. Apprenez comment la fonction Map transforme des données en listes de paires clés-valeurs et comment la fonction Reduce agrège ces paires pour obtenir des résultats tels qu'une moyenne ou une somme. Les opérations Map et Reduce sont naturellement conçues pour s'exécuter en parallèle, ce qui en fait un outil puissant pour traiter des volumes importants de données. Grâce à sa simplicité et sa flexibilité, MapReduce est utilisé dans de nombreux contextes de big data, offrant des solutions efficaces pour l'analyse et le traitement des informations à grande échelle.

Objectifs de cette leçon

Les objectifs de cette vidéo sont de :

  • Familiariser les spectateurs avec le paradigme MapReduce;
  • Expliquer le fonctionnement des fonctions Map et Reduce;
  • Montrer les avantages de la parallélisation des traitements à l'aide de MapReduce.

Prérequis pour cette leçon

Les prérequis pour suivre cette vidéo incluent :

  • Des connaissances de base en programmation;
  • Une compréhension des concepts de données structurées;
  • Une certaine familiarité avec le big data.

Métiers concernés

Les métiers liés à ce sujet comprennent :

  • Data Scientist;
  • Data Engineer;
  • Big Data Developer;

Alternatives et ressources

Comme alternatives à MapReduce, vous pouvez explorer :

  • Apache Spark;
  • Apache Flink;
  • Hadoop;

Questions & Réponses

La fonction Map prend en entrée des données et les transforme en une liste de paires clés-valeurs.
La fonction Reduce prend en entrée une liste de paires clés et tableaux de valeurs, et effectue une opération d'agrégation comme une somme ou moyenne.
MapReduce est adapté aux traitements en parallèle car les fonctions Map et Reduce sont indépendantes et peuvent être exécutées simultanément sur différentes parties des données.