Algorithm design & data structure

🔹 درک ساده‌ی MapReduce با یک تصویر! 🔹
📊 اگر با داده‌های بزرگ (Big Data) سروکار داری، حتماً اسم MapReduce به گوشت خورده! این تصویر مراحل اجرای این مدل محبوب پردازش داده رو خیلی ساده و شفاف نشون میده 👇

🟢 مرحله Map (نگاشت):
داده‌های خام (مثلاً چند فایل بزرگ متنی) به چند بخش کوچک‌تر تقسیم می‌شن (Split)،
هر بخش توسط یک Mapper پردازش می‌شه تا به صورت جفت‌های کلید-مقدار (Key-Value Pairs) تبدیل بشه.

⚙️ مرحله Shuffle (مرتب‌سازی و گروه‌بندی):
نتایج Mapperها بر اساس کلیدها گروه‌بندی و مرتب می‌شن تا آماده بشن برای مرحله بعد.

🔴 مرحله Reduce (کاهش):
هر Reducer داده‌های گروه‌بندی‌شده رو دریافت و جمع‌بندی یا تجزیه‌وتحلیل می‌کنه.
در نهایت، خروجی نهایی (مثلاً یک فایل متنی نهایی) تولید می‌شه. 📄

✅ مزیت اصلی MapReduce اینه که می‌تونه داده‌های خیلی بزرگ رو روی چندین سرور به‌صورت موازی پردازش کنه.


📌در واقع MapReduce یکی از پایه‌های مهم در سیستم‌های مثل Hadoop برای تحلیل داده‌های عظیمه!


#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

www.tgoop.com/AlgorithmDesign_DataStructuer/1728

1.1K viewsMay 26 at 11:04

🔹 درک ساده‌ی MapReduce با یک تصویر! 🔹
📊 اگر با داده‌های بزرگ (Big Data) سروکار داری، حتماً اسم MapReduce به گوشت خورده! این تصویر مراحل اجرای این مدل محبوب پردازش داده رو خیلی ساده و شفاف نشون میده 👇

🟢 مرحله Map (نگاشت):
داده‌های خام (مثلاً چند فایل بزرگ متنی) به چند بخش کوچک‌تر تقسیم می‌شن (Split)،
هر بخش توسط یک Mapper پردازش می‌شه تا به صورت جفت‌های کلید-مقدار (Key-Value Pairs) تبدیل بشه.

⚙️ مرحله Shuffle (مرتب‌سازی و گروه‌بندی):
نتایج Mapperها بر اساس کلیدها گروه‌بندی و مرتب می‌شن تا آماده بشن برای مرحله بعد.

🔴 مرحله Reduce (کاهش):
هر Reducer داده‌های گروه‌بندی‌شده رو دریافت و جمع‌بندی یا تجزیه‌وتحلیل می‌کنه.
در نهایت، خروجی نهایی (مثلاً یک فایل متنی نهایی) تولید می‌شه. 📄

✅ مزیت اصلی MapReduce اینه که می‌تونه داده‌های خیلی بزرگ رو روی چندین سرور به‌صورت موازی پردازش کنه.


📌در واقع MapReduce یکی از پایه‌های مهم در سیستم‌های مثل Hadoop برای تحلیل داده‌های عظیمه!


#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

BY Algorithm design & data structure