Map Reduce (haritalama ve indirgeme) Kavramı (Slayt Şeklinde)

• Map Reduce 2004 Yılında google tarafından map ve reduce fonksiyonlarından esinlenerek oluşturulmuş ve büyük veri kümelerini işlemek için kullanılan bir programlama modeli/algoritması.
• Basitçe bir veri kaynağının birden fazla parçaya bölünerek, paralel işlendiği (map) ve ardından da tek bir kaynağa geri indirgendiği (Reduce) sistemlerdir.
• Map işlemi kısaca analiz edilen veri içerisinden almak istediğimiz verileri çeker.
• Reduce işlemi ise çektiğimiz veri üzerinde yapmak istediğimiz işlemi gerçekleştirir.
  Map ve Reduce fonksiyonlarını bir veritabanı olarak canlandırırsak , Where ile ilgili yaptığımız sınırlamalar ve Select sorgusu ile seçtiğimiz alanlar Map aşamasında, Count, Sum, having gibi işlemler ile veri üzerinde yaptığımız işlemler ise Reduce fonksiyonunda tanımlanmaktadır.
  *Uzun bir yazı olmasını istemediğimden dolayı en altta sunum koydum. Buradaki sunum’da başka bir örneği daha incelerseniz daha geniş ve ayrıntılı bilgiye erişebiliceksiniz.*
• Map Reduce big datanın veri işleme kısmı ile ilgilenmektedir. Apache Hadoop ile kendinizi geliştirebilirsiniz. .
• Hadoop kullanılarak yapılmış birkaç işe bakarsak;
  • Facebook Hadoop kullanarak kullancı davranışlarının analizini yapmakta ve sosyal reklamların etkisini ölçmektedir.
  • New York Times bilgi işlem ekibi Hadoop kullanrak 150 yıllık arşivlerindeki 11 milyon makaleyi dijitalleştirmiş ve aranabilir hale getirmiş.

• Bilgi Sistemleri dersi için hazırlanmış slayt:

  //prezi.com/jknok9gp7now/untitled-prezi/

Kaynakça:

//devveri.com/hadoop/mapreduce-nedir ,

//merveyuzbasioglu.blogspot.com.tr/2011/09/mapreduce-nedir.html,

//bilgisayarkavramlari.sadievrenseker.com/2013/01/18/map-reduce-haritalama-indirgeme/