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Fonctionnement et Applications de MapReduce
Objectifs
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.
Résumé
Découvrez le paradigme de programmation parallèle avec MapReduce, qui structure les données en paires clés-valeurs et permet des traitements parallèles efficaces.
Description
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.
Questions - réponses
Questions réponses
Qu'est-ce que la fonction Map dans MapReduce ?
La fonction Map prend en entrée des données et les transforme en une liste de paires clés-valeurs.
À quoi sert la fonction Reduce dans MapReduce ?
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.
Pourquoi MapReduce est-il adapté aux traitements en parallèle ?
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.
Programme détaillé
Module 1 - Introduction
Module 2 - Installation d'Hadoop
Installer Java
00:35
Installer Hadoop
00:19
Configurer HDFS
01:37
Configuration
00:31
Lancer un cluster Hadoop
00:23
Configurer YARN
00:59
Lancer YARN
00:22
Vérifier l'installation
00:08
Module 3 - HDFS
Présenter HDFS
00:37
Module 4 - MapReduce
Module 5 - Yarn
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