Was ist Hadoop MapReduce?

Hadoop MapReduce ist ein verteiltes Programmiermodell, das entwickelt wurde, um Anwendungen zu schreiben, die große Datensätze (mehrere Terabytes) in parallelen Clustern verarbeiten. Es basiert auf dem MapReduce-Modell, das erstmals von Google eingeführt wurde, und besteht aus zwei Hauptschritten: Map und Reduce.

1. Map-Phase: Die Eingabedaten werden in kleine Teile, sogenannte InputSplits, zerlegt, die von den Mappern parallel verarbeitet werden. Jeder Mapper nimmt eine Zeile der Eingabe und transformiert sie in Schlüssel-Wert-Paare. Beispielsweise könnte ein Mapper bei einem Textdokument jedes Wort als Schlüssel und die Häufigkeit des Auftretens (z.B. „1“) als Wert ausgeben.
2. Reduce-Phase: Die Ausgaben der Mapper werden sortiert und an die Reducer gesendet, die dann die Zwischenergebnisse aggregieren. Ein Reducer fasst die Schlüssel-Wert-Paare zusammen und gibt das endgültige Ergebnis aus, z.B. die Gesamtanzahl der Vorkommen jedes Wortes in einem Text.

Das Hadoop-Framework sorgt automatisch für die Verteilung, Fehlertoleranz und Parallelisierung der Verarbeitung auf vielen Knoten, ohne dass der Entwickler diese Details manuell verwalten muss.

Funktionsweise von Hadoop MapReduce

Die Grundidee hinter Hadoop MapReduce ist die Verarbeitung großer Datensätze in einer verteilten Umgebung, indem Aufgaben in kleine, unabhängige Stücke zerlegt werden. Das Hadoop Distributed File System (HDFS) speichert die Daten über mehrere Knoten hinweg, und das MapReduce-Framework orchestriert die Datenverarbeitung über diese Knoten.

Ein einfaches Beispiel: WordCount

Ein klassisches Beispiel für die Funktionsweise von Hadoop MapReduce ist das WordCount-Programm, bei dem die Anzahl der Vorkommen jedes Worts in einem Textdokument gezählt wird. Hier ist ein kurzer Überblick über den Prozess:

1. Mapper: Liest den Text Zeile für Zeile ein, zerlegt jede Zeile in Wörter und gibt für jedes Wort ein Schlüssel-Wert-Paar aus, z.B. („Hadoop“, 1).
2. Reducer: Aggregiert die Schlüssel-Wert-Paare für jedes Wort und summiert die Vorkommen, sodass das Endergebnis etwa so aussieht: („Hadoop“, 2), („World“, 3).

Die Implementierung des WordCount-Beispiels zeigt die Grundstruktur einer MapReduce-Anwendung: Daten werden in Mappern parallel verarbeitet, und Reducer aggregieren die Ergebnisse.

Hadoop MapReduce Architektur

Die Hadoop MapReduce-Architektur basiert auf einer Master-Slave-Struktur:

• JobTracker (Master): Verwaltert die gesamte Jobausführung, einschließlich der Ressourcenverteilung und der Planung der Aufgaben. Es verfolgt den Status der Mapper- und Reducer-Aufgaben und sorgt für die Neuverteilung von Aufgaben bei Ausfällen.
• TaskTracker (Slave): Läuft auf jedem Knoten des Clusters und führt die von JobTracker zugewiesenen Aufgaben (Map- oder Reduce-Aufgaben) aus. Es meldet den Fortschritt regelmäßig an den JobTracker zurück.

Eine wichtige Funktion des Hadoop-Frameworks ist die automatische Verteilung und Fehlertoleranz. Fällt ein Knoten aus, übernimmt das System automatisch die Wiederherstellung, indem es die ausgefallenen Aufgaben auf andere Knoten im Cluster verteilt.

Vorteile:

1. Skalierbarkeit: Hadoop MapReduce kann nahtlos über Hunderte oder sogar Tausende von Knoten skaliert werden. Es kann große Datenmengen effizient verarbeiten, indem es Aufgaben auf viele Rechner verteilt.
2. Fehlertoleranz: Dank der verteilten Natur von Hadoop ist das System sehr fehlertolerant. Fällt ein Knoten aus, übernimmt ein anderer Knoten die Verarbeitung der betroffenen Aufgaben.
3. Datenlokalität: Hadoop MapReduce bringt die Verarbeitung zu den Daten. Das bedeutet, dass die Aufgaben auf den Knoten ausgeführt werden, die die zu verarbeitenden Daten bereits speichern, wodurch der Netzwerkverkehr minimiert wird.
4. Automatisierte Verteilung: Entwickler müssen sich keine Sorgen über die Verteilung der Arbeit auf verschiedene Knoten machen. Hadoop kümmert sich um die Verteilung, Aufgabenplanung und Ressourcenverwaltung.

Wann sollte Hadoop MapReduce eingesetzt werden?

Hadoop MapReduce eignet sich besonders für batch-orientierte Verarbeitungsaufgaben mit großen Datensätzen. Hier sind einige typische Einsatzszenarien:

• Log-Analyse: Unternehmen, die riesige Mengen an Protokolldaten (z.B. Webserver-Logs) analysieren möchten, können MapReduce verwenden, um Muster zu erkennen, Statistiken zu berechnen oder Fehler zu identifizieren.
• Datenaggregation: Bei der Aggregation großer Datenmengen – beispielsweise zur Berechnung von Statistiken, zur Durchführung von Summen- oder Durchschnittsberechnungen – spielt MapReduce seine Stärken aus.
• Data Warehousing und ETL-Prozesse: Viele Unternehmen nutzen Hadoop MapReduce in ihren ETL (Extract, Transform, Load)-Prozessen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und zu transformieren, bevor sie in Data Warehouses geladen werden.

Grenzen:

Obwohl Hadoop MapReduce leistungsstark ist, hat es auch einige Nachteile:

1. Latenz: Da Hadoop MapReduce batch-orientiert arbeitet, ist es nicht ideal für Anwendungen, die in Echtzeit ausgeführt werden müssen. Hier sind Echtzeit-Streaming-Frameworks wie Apache Flink oder Apache Kafka besser geeignet.
2. Komplexität: Die Implementierung von MapReduce-Jobs kann komplex sein, insbesondere bei unstrukturierten oder semi-strukturierten Daten. Entwickler müssen die Daten oft vorverarbeiten, um sie in ein formatierbares Schema zu bringen.
3. Iterative Berechnungen: Für iterative Algorithmen, wie sie in maschinellen Lernmodellen häufig verwendet werden, ist Hadoop MapReduce weniger effizient. Frameworks wie Apache Spark bieten hier optimierte Lösungen.

Fazit

Hadoop MapReduce bleibt ein bewährtes Tool für die Verarbeitung großer Datensätze in verteilten Umgebungen. Obwohl es durch neuere Technologien wie Apache Spark ergänzt wurde, ist es nach wie vor die erste Wahl für batch-orientierte Verarbeitungsaufgaben. Mit seinen Eigenschaften wie Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und automatischer Aufgabenverteilung ermöglicht es Unternehmen, riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten. Für datenintensive Aufgaben, die keine Echtzeitverarbeitung erfordern, ist Hadoop MapReduce eine robuste und verlässliche Lösung.

Für weitere technische Details und eine detaillierte Einführung in die Implementierung von MapReduce-Jobs bietet die offizielle Hadoop-Dokumentation hilfreiche Informationen und Codebeispiele.

*Petabytes

Julia Zingerle