MapReduce는 대규모 데이터 세트를 처리하는 분산 컴퓨팅 프로그래밍 모델이다. 구글에서 개발되었으며, 대용량 데이터 처리를 위해 사용된다.
MapReduce는 데이터 처리를 위해 두 가지 주요 단계로 구성된다.
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첫 번째는 "맵(Map)" 단계이며, 입력 데이터를 여러 개의 작은 조각으로 나누고, 각 조각에 대해 동일한 맵 함수를 병렬로 적용하는 과정이다. 맵 함수는 입력 데이터를 키-값 쌍으로 변환하고, 중간 결과를 생성한다.
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두 번째는 "리듀스(Reduce)" 단계이며, 맵 함수에서 생성된 중간 결과를 기반으로 리듀스 함수를 적용하여 최종 결과를 생성한다. 리듀스 함수는 동일한 키를 가진 값들을 결합하고 집계하는 작업을 수행한다. 이 과정은 분산 환경에서 병렬로 실행되어 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 해준다.
MapReduce 모델은 데이터 처리를 위해 병렬 컴퓨팅을 활용하며, 오류 처리와 데이터 복구 기능도 제공한다. 또한, Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 시스템에서 데이터의 복제와 장애 복구를 관리하여 신뢰성을 보장한다.
MapReduce는 대용량 데이터 처리, 데이터 분석, 검색 엔진, 기계 학습 등 다양한 분야에서 사용되며, 데이터 처리 작업의 병렬화와 분산 처리를 통해 빠른 처리 속도와 확장성을 제공한다.
