MapReduce
MapReduce est un modèle de programmation et une technique de traitement de données largement utilisés dans le domaine du traitement distribué et parallèle. Il a été popularisé par Google pour traiter de grands ensembles de données sur des clusters de serveurs.
Le processus MapReduce se divise en deux étapes principales :
- Map : La première étape consiste à diviser le problème en sous-problèmes plus petits et indépendants. Chaque sous-problème est traité par une fonction de « map », qui transforme une paire clé-valeur en une autre paire clé-valeur intermédiaire. Cette fonction est appliquée parallèlement à toutes les données en entrée.
- Reduce : La seconde étape consiste à agréger les résultats intermédiaires produits par l’étape de map. Cela est réalisé par une fonction de « reduce », qui combine toutes les valeurs associées à la même clé intermédiaire. Cette fonction peut également être exécutée en parallèle sur différentes parties des données intermédiaires.
Le modèle MapReduce est conçu pour être hautement évolutif et tolérant aux pannes. Il peut être exécuté sur de grands clusters de serveurs, répartissant efficacement le travail sur plusieurs nœuds pour traiter de gros volumes de données. MapReduce est largement utilisé pour des tâches telles que le traitement de logs, l’indexation web, l’analyse de données et bien d’autres applications nécessitant un traitement distribué de données massives.
Des systèmes comme Apache Hadoop ont été développés pour mettre en œuvre le modèle MapReduce et le rendre accessible à un plus large éventail de développeurs.