மேப்-ரெட்யூஸ்: பகிர்வு கணினியில் ஒரு முன்னுதாரண மாற்றம்

பிக் டேட்டா யுகத்தில், மிகப்பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைத் திறமையாக செயலாக்கும் திறன் மிக முக்கியமானது. பாரம்பரிய கணினி முறைகள் உலகெங்கிலும் தினசரி உருவாக்கப்படும் தகவல்களின் அளவு, வேகம் மற்றும் வகைகளைக் கையாளப் பெரும்பாலும் சிரமப்படுகின்றன. இங்குதான் மேப்-ரெட்யூஸ் போன்ற பகிர்வு கணினி முன்னுதாரணங்கள் செயல்படுகின்றன. இந்த வலைப்பதிவு இடுகை மேப்-ரெட்யூஸ் பற்றிய விரிவான கண்ணோட்டத்தையும், அதன் அடிப்படைக் கொள்கைகள், நடைமுறைப் பயன்பாடுகள் மற்றும் நன்மைகளையும் வழங்குகிறது, இது தரவுச் செயலாக்கத்திற்கான இந்த சக்திவாய்ந்த அணுகுமுறையைப் புரிந்துகொள்ளவும் பயன்படுத்தவும் உங்களுக்கு உதவுகிறது.

மேப்-ரெட்யூஸ் என்றால் என்ன?

மேப்-ரெட்யூஸ் என்பது ஒரு கிளஸ்டரில் இணை, விநியோகிக்கப்பட்ட அல்காரிதம் மூலம் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயலாக்குவதற்கும் உருவாக்குவதற்கும் ஒரு நிரலாக்க மாதிரி மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய ஒரு செயலாக்கமாகும். இது கூகிள் அதன் உள் தேவைகளுக்காக, குறிப்பாக வலையை அட்டவணைப்படுத்துவதற்கும் மற்றும் பிற பெரிய அளவிலான தரவுச் செயலாக்கப் பணிகளுக்காகவும் பிரபலப்படுத்தப்பட்டது. ஒரு சிக்கலான பணியை சிறிய, சுயாதீனமான துணைப் பணிகளாகப் பிரித்து, அவற்றை பல இயந்திரங்களில் இணையாகச் செயல்படுத்தலாம் என்பதே இதன் முக்கிய யோசனை.

அதன் மையத்தில், மேப்-ரெட்யூஸ் இரண்டு முதன்மை கட்டங்களில் செயல்படுகிறது: மேப் கட்டம் மற்றும் ரெட்யூஸ் கட்டம். இந்தக் கட்டங்கள், ஒரு ஷஃபிள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தும் கட்டத்துடன் இணைந்து, கட்டமைப்பின் முதுகெலும்பாக அமைகின்றன. மேப்-ரெட்யூஸ் எளிமையானதாகவும் சக்திவாய்ந்ததாகவும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது டெவலப்பர்களை இணை மற்றும் பகிர்வின் சிக்கல்களை நேரடியாகக் கையாள வேண்டிய அவசியமின்றி பரந்த அளவிலான தரவைச் செயலாக்க அனுமதிக்கிறது.

மேப் கட்டம்

மேப் கட்டம் என்பது ஒரு பயனர் வரையறுக்கப்பட்ட மேப் செயல்பாட்டை உள்ளீட்டுத் தரவுகளின் தொகுப்பில் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. இந்தச் செயல்பாடு உள்ளீடாக ஒரு சாவி-மதிப்பு ஜோடியை எடுத்து, இடைநிலை சாவி-மதிப்பு ஜோடிகளின் தொகுப்பை உருவாக்குகிறது. ஒவ்வொரு உள்ளீட்டு சாவி-மதிப்பு ஜோடியும் சுயாதீனமாகச் செயலாக்கப்படுகிறது, இது கிளஸ்டரில் உள்ள வெவ்வேறு கணுக்களில் இணையாகச் செயல்பட அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வார்த்தை எண்ணிக்கை பயன்பாட்டில், உள்ளீட்டு தரவு உரையின் வரிகளாக இருக்கலாம். மேப் செயல்பாடு ஒவ்வொரு வரியையும் செயலாக்கி, ஒவ்வொரு வார்த்தைக்கும் ஒரு சாவி-மதிப்பு ஜோடியை வெளியிடும், இங்கு சாவி என்பது அந்த வார்த்தையாகவும், மதிப்பு பொதுவாக 1 (ஒருமுறை நிகழ்ந்ததைக் குறிக்கும்) ஆகவும் இருக்கும்.

மேப் கட்டத்தின் முக்கிய பண்புகள்:

• இணைச் செயலாக்கம்: ஒவ்வொரு மேப் பணியும் உள்ளீட்டுத் தரவின் ஒரு பகுதியில் சுயாதீனமாகச் செயல்பட முடியும், இது செயலாக்கத்தை கணிசமாக வேகப்படுத்துகிறது.
• உள்ளீட்டுப் பகிர்வு: உள்ளீட்டுத் தரவு பொதுவாக சிறிய துண்டுகளாகப் பிரிக்கப்பட்டு (எ.கா., ஒரு கோப்பின் தொகுதிகள்) மேப் பணிகளுக்கு ஒதுக்கப்படுகின்றன.
• இடைநிலை சாவி-மதிப்பு ஜோடிகள்: மேப் செயல்பாட்டின் வெளியீடு மேலும் செயலாக்கப்பட வேண்டிய இடைநிலை சாவி-மதிப்பு ஜோடிகளின் தொகுப்பாகும்.

ஷஃபிள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தும் கட்டம்

மேப் கட்டத்திற்குப் பிறகு, கட்டமைப்பு ஒரு ஷஃபிள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தும் செயல்பாட்டைச் செய்கிறது. இந்த முக்கியமான படி, ஒரே சாவியுடன் உள்ள அனைத்து இடைநிலை சாவி-மதிப்பு ஜோடிகளையும் ஒன்றாகக் குழுவாக்குகிறது. கட்டமைப்பு இந்த ஜோடிகளை சாவிகளின் அடிப்படையில் வரிசைப்படுத்துகிறது. இந்த செயல்முறை ஒரு குறிப்பிட்ட சாவி தொடர்பான அனைத்து மதிப்புகளும் ஒன்றாகக் கொண்டு வரப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, இது ரெட்யூஸ் கட்டத்திற்குத் தயாராகிறது. மேப் மற்றும் ரெட்யூஸ் பணிகளுக்கு இடையிலான தரவுப் பரிமாற்றமும் இந்த கட்டத்தில் கையாளப்படுகிறது, இது ஷஃபிளிங் என்று அழைக்கப்படுகிறது.

ஷஃபிள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தும் கட்டத்தின் முக்கிய பண்புகள்:

• சாவி மூலம் குழுவாக்குதல்: ஒரே சாவி தொடர்பான அனைத்து மதிப்புகளும் ஒன்றாகக் குழுவாக்கப்படுகின்றன.
• வரிசைப்படுத்துதல்: தரவு பெரும்பாலும் சாவி மூலம் வரிசைப்படுத்தப்படுகிறது, இது விருப்பத்தேர்வாகும்.
• தரவுப் பரிமாற்றம் (ஷஃபிளிங்): இடைநிலைத் தரவு ரெட்யூஸ் பணிகளுக்காக நெட்வொர்க் முழுவதும் நகர்த்தப்படுகிறது.

ரெட்யூஸ் கட்டம்

ரெட்யூஸ் கட்டம், குழுவாக்கப்பட்ட மற்றும் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட இடைநிலைத் தரவுகளுக்கு பயனர் வரையறுத்த ரெட்யூஸ் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துகிறது. ரெட்யூஸ் செயல்பாடு ஒரு சாவி மற்றும் அந்தச் சாவி தொடர்பான மதிப்புகளின் பட்டியலை உள்ளீடாக எடுத்து இறுதி வெளியீட்டை உருவாக்குகிறது. வார்த்தை எண்ணிக்கை உதாரணத்தைத் தொடர்ந்தால், ரெட்யூஸ் செயல்பாடு ஒரு வார்த்தையையும் (சாவி) மற்றும் 1களின் பட்டியலையும் (மதிப்புகள்) பெறும். பின்னர் அது அந்த வார்த்தையின் மொத்த நிகழ்வுகளைக் கணக்கிட இந்த 1களைக் கூட்டும். ரெட்யூஸ் பணிகள் பொதுவாக வெளியீட்டை ஒரு கோப்பு அல்லது தரவுத்தளத்தில் எழுதும்.

ரெட்யூஸ் கட்டத்தின் முக்கிய பண்புகள்:

• திரட்டுதல்: ரெட்யூஸ் செயல்பாடு ஒரு குறிப்பிட்ட சாவிக்கான மதிப்புகளில் திரட்டுதல் அல்லது சுருக்குதல் போன்றவற்றைச் செய்கிறது.
• இறுதி வெளியீடு: ரெட்யூஸ் கட்டத்தின் வெளியீடு கணக்கீட்டின் இறுதி முடிவாகும்.
• இணைச் செயலாக்கம்: பல ரெட்யூஸ் பணிகள் ஒரே நேரத்தில் இயங்கலாம், வெவ்வேறு சாவி குழுக்களைச் செயலாக்கலாம்.

மேப்-ரெட்யூஸ் எவ்வாறு செயல்படுகிறது (படிப்படியாக)

ஒரு பெரிய உரை கோப்பில் ஒவ்வொரு வார்த்தையின் நிகழ்வுகளையும் எண்ணுவதை ஒரு உறுதியான உதாரணத்துடன் விளக்குவோம். இந்தக் கோப்பு ஒரு பகிர்வு கோப்பு அமைப்பில் பல கணுக்களில் சேமிக்கப்பட்டுள்ளதாக கற்பனை செய்து கொள்ளுங்கள்.

1. உள்ளீடு: உள்ளீட்டு உரை கோப்பு சிறிய துண்டுகளாகப் பிரிக்கப்பட்டு கணுக்களில் விநியோகிக்கப்படுகிறது.
2. மேப் கட்டம்:
   • ஒவ்வொரு மேப் பணியும் உள்ளீட்டுத் தரவின் ஒரு பகுதியை படிக்கிறது.
   • மேப் செயல்பாடு தரவைச் செயலாக்குகிறது, ஒவ்வொரு வரியையும் வார்த்தைகளாக டோக்கனைஸ் செய்கிறது.
   • ஒவ்வொரு வார்த்தைக்கும், மேப் செயல்பாடு ஒரு சாவி-மதிப்பு ஜோடியை வெளியிடுகிறது: (வார்த்தை, 1). உதாரணமாக, ("the", 1), ("quick", 1), ("brown", 1), போன்றவை.
3. ஷஃபிள் மற்றும் வரிசைப்படுத்தும் கட்டம்: மேப்-ரெட்யூஸ் கட்டமைப்பு ஒரே சாவியுடன் உள்ள அனைத்து சாவி-மதிப்பு ஜோடிகளையும் குழுவாக்கி வரிசைப்படுத்துகிறது. "the" இன் அனைத்து நிகழ்வுகளும் ஒன்றாகக் கொண்டுவரப்படுகின்றன, "quick" இன் அனைத்து நிகழ்வுகளும் ஒன்றாகக் கொண்டுவரப்படுகின்றன, போன்றவை.
4. ரெட்யூஸ் கட்டம்:
   • ஒவ்வொரு ரெட்யூஸ் பணியும் ஒரு சாவியையும் (வார்த்தை) மற்றும் மதிப்புகளின் (1கள்) பட்டியலையும் பெறுகிறது.
   • ரெட்யூஸ் செயல்பாடு வார்த்தை எண்ணிக்கையைத் தீர்மானிக்க மதிப்புகளை (1கள்) கூட்டுகிறது. உதாரணமாக, "the" க்கு, செயல்பாடு 1களைக் கூட்டி "the" தோன்றிய மொத்த எண்ணிக்கையைப் பெறும்.
   • ரெட்யூஸ் பணி முடிவை வெளியிடுகிறது: (வார்த்தை, எண்ணிக்கை). உதாரணமாக, ("the", 15000), ("quick", 500), போன்றவை.
5. வெளியீடு: இறுதி வெளியீடு வார்த்தை எண்ணிக்கைகளைக் கொண்ட ஒரு கோப்பு (அல்லது பல கோப்புகள்) ஆகும்.

மேப்-ரெட்யூஸ் முன்னுதாரணத்தின் நன்மைகள்

மேப்-ரெட்யூஸ் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயலாக்குவதற்கு எண்ணற்ற நன்மைகளை வழங்குகிறது, இது பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கு ஒரு கவர்ச்சிகரமான தேர்வாக அமைகிறது.

• அளவிடுதல்: மேப்-ரெட்யூஸின் பகிர்வு தன்மை எளிதாக அளவிட அனுமதிக்கிறது. பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் மிகவும் சிக்கலான கணக்கீடுகளைக் கையாள கிளஸ்டரில் அதிக இயந்திரங்களைச் சேர்க்கலாம். அதிவேகமாக தரவு வளர்ச்சியை அனுபவிக்கும் நிறுவனங்களுக்கு இது குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• தவறு சகிப்புத்தன்மை: மேப்-ரெட்யூஸ் தோல்விகளை நேர்த்தியாகக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. ஒரு கணுவில் ஒரு பணி தோல்வியுற்றால், கட்டமைப்பு அதை தானாகவே மற்றொரு கணுவில் மறுதொடக்கம் செய்ய முடியும், இது ஒட்டுமொத்த கணக்கீடு தொடர்வதை உறுதி செய்கிறது. வன்பொருள் தோல்விகள் தவிர்க்க முடியாத பெரிய கிளஸ்டர்களில் வலுவான தரவுச் செயலாக்கத்திற்கு இது முக்கியமானது.
• இணைச் செயலாக்கம்: மேப்-ரெட்யூஸின் உள்ளார்ந்த இணைத்தன்மை செயலாக்க நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கிறது. பணிகள் பிரிக்கப்பட்டு பல இயந்திரங்களில் ஒரே நேரத்தில் செயல்படுத்தப்படுகின்றன, இது தொடர் செயலாக்கத்துடன் ஒப்பிடும்போது விரைவான முடிவுகளை அனுமதிக்கிறது. நுண்ணறிவுக்கான நேரம் முக்கியமானதாக இருக்கும்போது இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• தரவு இருப்பிடம்: மேப்-ரெட்யூஸ் பெரும்பாலும் தரவு இருப்பிடத்தைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம். கட்டமைப்பு தரவு இருக்கும் கணுக்களில் மேப் பணிகளைத் திட்டமிட முயற்சிக்கிறது, இது நெட்வொர்க்கில் தரவுப் பரிமாற்றத்தைக் குறைத்து செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
• எளிமைப்படுத்தப்பட்ட நிரலாக்க மாதிரி: மேப்-ரெட்யூஸ் ஒப்பீட்டளவில் எளிமையான நிரலாக்க மாதிரியை வழங்குகிறது, இது பகிர்வு கணினியின் சிக்கல்களை நீக்குகிறது. டெவலப்பர்கள் இணை மற்றும் தரவு விநியோகத்தின் நுணுக்கங்களைக் காட்டிலும் வணிக தர்க்கத்தில் கவனம் செலுத்தலாம்.

மேப்-ரெட்யூஸின் பயன்பாடுகள்

மேப்-ரெட்யூஸ் பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் நாடுகளில் பல்வேறு பயன்பாடுகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. சில குறிப்பிடத்தக்க பயன்பாடுகள் பின்வருமாறு:

• வலை அட்டவணைப்படுத்தல்: தேடுபொறிகள் வலையை அட்டவணைப்படுத்த மேப்-ரெட்யூஸைப் பயன்படுத்துகின்றன, உலகெங்கிலும் உள்ள வலைத்தளங்களிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட பரந்த அளவிலான தரவை திறமையாகச் செயலாக்குகின்றன.
• பதிவுப் பகுப்பாய்வு: வலை சேவையக பதிவுகள், பயன்பாட்டு பதிவுகள் மற்றும் பாதுகாப்பு பதிவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து போக்குகளை அடையாளம் காணுதல், முரண்பாடுகளைக் கண்டறிதல் மற்றும் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது. ஆசியா, ஐரோப்பா மற்றும் அமெரிக்காவில் உள்ள தரவு மையங்களிலிருந்து உருவாக்கப்படும் வெவ்வேறு நேர மண்டலங்களில் உள்ள பதிவுகளைச் செயலாக்குவதும் இதில் அடங்கும்.
• தரவுச் சுரங்கம்: வாடிக்கையாளர் நடத்தை பகுப்பாய்வு, சந்தை கூடை பகுப்பாய்வு மற்றும் மோசடி கண்டறிதல் போன்ற பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுத்தல். சந்தேகத்திற்கிடமான பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிய உலகெங்கிலும் உள்ள நிதி நிறுவனங்களால் இது பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• இயந்திர கற்றல்: பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல். மாதிரி பயிற்சியை விரைவுபடுத்த அல்காரிதம்களை கிளஸ்டர் முழுவதும் விநியோகிக்கலாம். இது பட அங்கீகாரம், இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பரிந்துரை அமைப்புகள் போன்ற பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• உயிரியல் தகவல் தொழில்நுட்பம்: மரபணு தரவைச் செயலாக்குதல் மற்றும் உயிரியல் வரிசைகளைப் பகுப்பாய்வு செய்தல். இது நாடுகள் முழுவதும் விஞ்ஞான ஆராய்ச்சியில் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது, அங்கு ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஏராளமான மூலங்களிலிருந்து தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்கிறார்கள்.
• பரிந்துரை அமைப்புகள்: தயாரிப்புகள், உள்ளடக்கம் மற்றும் சேவைகளுக்கான தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரைகளைக் உருவாக்குதல். இந்த அமைப்புகள் உலகளவில் இ-காமர்ஸ் தளங்கள் மற்றும் மீடியா ஸ்ட்ரீமிங் சேவைகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• மோசடி கண்டறிதல்: நிதி பரிவர்த்தனைகளில் மோசடி நடவடிக்கைகளைக் கண்டறிதல். உலகெங்கிலும் உள்ள அமைப்புகள் தங்கள் நிதிப் பாதுகாப்பிற்காக இதைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• சமூக ஊடகப் பகுப்பாய்வு: போக்குகளைக் கண்காணிக்கவும், உணர்வுகளைக் கண்காணிக்கவும் மற்றும் பயனர் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்ளவும் சமூக ஊடகத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்தல். சமூக ஊடகப் பயன்பாடு புவியியல் எல்லைகளைத் தாண்டி இருப்பதால் இது உலகளவில் பொருத்தமானது.

மேப்-ரெட்யூஸின் பிரபலமான செயலாக்கங்கள்

மேப்-ரெட்யூஸ் முன்னுதாரணத்தின் பல செயலாக்கங்கள் கிடைக்கின்றன, அவை மாறுபட்ட அம்சங்கள் மற்றும் திறன்களைக் கொண்டுள்ளன. மிகவும் பிரபலமான சில செயலாக்கங்கள் பின்வருமாறு:

• ஹடூப்: மேப்-ரெட்யூஸின் மிகவும் அறியப்பட்ட மற்றும் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட செயலாக்கம், இது அப்பாச்சி மென்பொருள் அறக்கட்டளையால் ஒரு திறந்த மூல திட்டமாக உருவாக்கப்பட்டது. ஹடூப் ஒரு பகிர்வு கோப்பு முறைமை (HDFS) மற்றும் ஒரு வள மேலாளரை (YARN) மேப்-ரெட்யூஸ் பயன்பாடுகளை ஆதரிக்க வழங்குகிறது. இது உலகளவில் பெரிய அளவிலான தரவுச் செயலாக்கச் சூழல்களில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• அப்பாச்சி ஸ்பார்க்: மேப்-ரெட்யூஸ் முன்னுதாரணத்தை நீட்டிக்கும் ஒரு வேகமான மற்றும் பொது நோக்கத்திற்கான கிளஸ்டர் கணினி அமைப்பு. ஸ்பார்க் நினைவகத்தில் செயலாக்கத்தை வழங்குகிறது, இது மீண்டும் மீண்டும் வரும் கணக்கீடுகள் மற்றும் நிகழ்நேர தரவுப் பகுப்பாய்வுகளுக்கு பாரம்பரிய மேப்-ரெட்யூஸை விட கணிசமாக வேகமாக அமைகிறது. ஸ்பார்க் நிதி, சுகாதாரம் மற்றும் இ-காமர்ஸ் உள்ளிட்ட பல தொழில்களில் பிரபலமாக உள்ளது.
• கூகிள் கிளவுட் டேட்டாஃப்ளோ: கூகிள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் வழங்கும் ஒரு முழுமையாக நிர்வகிக்கப்பட்ட, சர்வர் இல்லாத தரவுச் செயலாக்கச் சேவை. டேட்டாஃப்ளோ டெவலப்பர்களை மேப்-ரெட்யூஸ் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி தரவுக் குழாய்களை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது (மேலும் ஸ்ட்ரீம் செயலாக்கத்தையும் ஆதரிக்கிறது). இது பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவைச் செயலாக்கவும் வெவ்வேறு இடங்களுக்கு எழுதவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• அமேசான் EMR (எலாஸ்டிக் மேப்-ரெட்யூஸ்): அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS) வழங்கும் ஒரு நிர்வகிக்கப்பட்ட ஹடூப் மற்றும் ஸ்பார்க் சேவை. EMR ஆனது ஹடூப் மற்றும் ஸ்பார்க் கிளஸ்டர்களின் வரிசைப்படுத்தல், மேலாண்மை மற்றும் அளவிடுதலை எளிதாக்குகிறது, பயனர்கள் தரவுப் பகுப்பாய்வில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.

சவால்கள் மற்றும் கருத்தாய்வுகள்

மேப்-ரெட்யூஸ் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், இது சில சவால்களையும் முன்வைக்கிறது:

• மேற்செலவு: மேப்-ரெட்யூஸ் கட்டமைப்பு ஷஃபிளிங், வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் மேப் மற்றும் ரெட்யூஸ் கட்டங்களுக்கு இடையேயான தரவு நகர்வு காரணமாக மேற்செலவை அறிமுகப்படுத்துகிறது. இந்த மேற்செலவு செயல்திறனை பாதிக்கலாம், குறிப்பாக சிறிய தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது கணக்கீட்டு ரீதியாக எளிய பணிகளுக்கு.
• திரும்பத் திரும்ப வரும் அல்காரிதம்கள்: மேப்-ரெட்யூஸ் திரும்பத் திரும்ப வரும் அல்காரிதம்களுக்கு உகந்ததாக இல்லை, ஏனெனில் ஒவ்வொரு மறு செய்கைக்கும் வட்டில் இருந்து தரவைப் படிக்கவும், இடைநிலை முடிவுகளை மீண்டும் வட்டில் எழுதவும் தேவைப்படுகிறது. இது மெதுவாக இருக்கலாம். நினைவகத்தில் செயலாக்கத்துடன் கூடிய ஸ்பார்க், திரும்பத் திரும்ப வரும் பணிகளுக்கு சிறந்த தேர்வாகும்.
• மேம்பாட்டின் சிக்கலான தன்மை: நிரலாக்க மாதிரி ஒப்பீட்டளவில் எளிமையானதாக இருந்தாலும், மேப்-ரெட்யூஸ் பணிகளை உருவாக்குவதும் பிழைதிருத்துவதும் இன்னும் சிக்கலானதாக இருக்கலாம், குறிப்பாக பெரிய மற்றும் சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது. டெவலப்பர்கள் தரவுப் பகிர்வு, தரவு வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் தவறு சகிப்புத்தன்மை ஆகியவற்றை கவனமாகக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
• செயற்பாட்டு தாமதம்: மேப்-ரெட்யூஸின் தொகுதி செயலாக்கத் தன்மை காரணமாக, தரவைச் செயலாக்குவதில் ஒரு உள்ளார்ந்த தாமதம் உள்ளது. இது நிகழ்நேர தரவுச் செயலாக்க பயன்பாடுகளுக்கு குறைவாகப் பொருத்தமானதாக ஆக்குகிறது. அப்பாச்சி காஃப்கா மற்றும் அப்பாச்சி ஃபிளின்க் போன்ற ஸ்ட்ரீம் செயலாக்க கட்டமைப்புகள் நிகழ்நேர தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானவை.

உலகளாவிய வரிசைப்படுத்தலுக்கான முக்கிய கருத்தாய்வுகள்:

• தரவு வதிவிடம்: எல்லைகள் முழுவதும் தரவைச் செயலாக்கும்போது GDPR (ஐரோப்பா) அல்லது CCPA (கலிபோர்னியா) போன்ற தரவு வதிவிட விதிமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். உங்கள் தரவுச் செயலாக்க உள்கட்டமைப்பு தொடர்புடைய தனியுரிமைச் சட்டங்கள் மற்றும் தரவுப் பாதுகாப்புத் தேவைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதிசெய்யவும்.
• நெட்வொர்க் அலைவரிசை: கணுக்களுக்கு இடையில், குறிப்பாக புவியியல் ரீதியாக விநியோகிக்கப்பட்ட கிளஸ்டர்களுக்கு இடையில் தரவுப் பரிமாற்றத்தை மேம்படுத்தவும். உயர் நெட்வொர்க் தாமதம் மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட அலைவரிசை செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும். தரவு சுருக்க மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட நெட்வொர்க் உள்ளமைவுகளைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• தரவு வடிவங்கள்: சேமிப்பக இடத்தைக் குறைக்கவும் வினவல் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் சேமிப்பகത്തിനും செயலாக்கத்திற்கும் திறமையான தரவு வடிவங்களான பார்கெட் அல்லது அவ்ரோ போன்றவற்றைத் தேர்வு செய்யவும். வெவ்வேறு மொழிகளிலிருந்து உரைத் தரவுகளுடன் பணிபுரியும் போது சர்வதேச எழுத்துக்குறி குறியாக்கத் தரங்களைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• நேர மண்டலங்கள்: பிழைகளைத் தவிர்க்க நேர மண்டல மாற்றங்கள் மற்றும் வடிவமைப்பை முறையாகக் கையாளவும். பல பிராந்தியங்களிலிருந்து தரவைச் செயலாக்கும்போது இது மிகவும் முக்கியமானது. பொருத்தமான நேர மண்டல நூலகங்களையும், உள் நேரப் பிரதிநிதித்துவமாக UTC நேரத்தையும் பயன்படுத்தவும்.
• நாணய மாற்று: நிதித் தரவைக் கையாளும் போது, சரியான நாணய மாற்று மற்றும் கையாளுதலை உறுதிசெய்யவும். நிகழ்நேர விகிதங்கள் மற்றும் மாற்றங்களுக்கு நம்பகமான நாணய மாற்று API அல்லது சேவையைப் பயன்படுத்தவும், மற்றும் நிதி விதிமுறைகளுக்கு இணங்கவும்.

மேப்-ரெட்யூஸை செயல்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

மேப்-ரெட்யூஸின் செயல்திறனை அதிகரிக்க, பின்வரும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• மேப் மற்றும் ரெட்யூஸ் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துதல்: செயலாக்க நேரத்தைக் குறைக்க திறமையான மேப் மற்றும் ரெட்யூஸ் செயல்பாடுகளை எழுதுங்கள். இந்தச் செயல்பாடுகளுக்குள் தேவையற்ற கணக்கீடுகள் மற்றும் தரவு மாற்றங்களைத் தவிர்க்கவும்.
• சரியான தரவு வடிவத்தைத் தேர்வு செய்யவும்: செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் சேமிப்பக இடத்தைக் குறைக்கவும் சேமிப்பிற்காக அவ்ரோ, பார்கெட் அல்லது ORC போன்ற திறமையான தரவு வடிவங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• தரவுப் பகிர்வு: ஒவ்வொரு மேப் பணிக்கும் தோராயமாக சமமான அளவு வேலை கிடைப்பதை உறுதிசெய்ய உங்கள் தரவை கவனமாகப் பிரிக்கவும்.
• தரவுப் பரிமாற்றத்தைக் குறைத்தல்: முடிந்தவரை சீக்கிரமாக தரவை வடிகட்டுவதன் மூலமும் திரட்டுவதன் மூலமும் மேப் மற்றும் ரெட்யூஸ் பணிகளுக்கு இடையிலான தரவுப் பரிமாற்றத்தைக் குறைக்கவும்.
• கண்காணித்து சரிசெய்தல்: உங்கள் மேப்-ரெட்யூஸ் பணிகளின் செயல்திறனைக் கண்காணித்து, செயல்திறனை மேம்படுத்த உள்ளமைவு அளவுருக்களை (எ.கா., மேப் மற்றும் ரெட்யூஸ் பணிகளின் எண்ணிக்கை, நினைவக ஒதுக்கீடு) சரிசெய்யவும். தடைகளைக் கண்டறிய கண்காணிப்புக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• தரவு இருப்பிடத்தைப் பயன்படுத்துங்கள்: தரவு இருக்கும் கணுக்களில் மேப் பணிகளைத் திட்டமிட்டு, தரவு இருப்பிடத்தை அதிகரிக்க கிளஸ்டரை உள்ளமைக்கவும்.
• தரவு சாய்வைக் கையாளுதல்: ரெட்யூஸ் பணிகள் அதிக சுமையாக மாறுவதைத் தடுக்க தரவு சாய்வை (சில சாவிகள் விகிதாசாரமாக அதிக எண்ணிக்கையிலான மதிப்புகளைக் கொண்டிருக்கும்போது) நிவர்த்தி செய்வதற்கான உத்திகளைச் செயல்படுத்தவும்.
• சுருக்கத்தைப் பயன்படுத்தவும்: மாற்றப்படும் மற்றும் சேமிக்கப்படும் தரவின் அளவைக் குறைக்க தரவுச் சுருக்கத்தை இயக்கவும், இது செயல்திறனை மேம்படுத்தும்.
• முழுமையாகச் சோதிக்கவும்: துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த உங்கள் மேப்-ரெட்யூஸ் பணிகளை வெவ்வேறு தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் உள்ளமைவுகளுடன் விரிவாகச் சோதிக்கவும்.
• திரும்பத் திரும்ப வரும் செயலாக்கத்திற்கு ஸ்பார்க்கைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: உங்கள் பயன்பாடு திரும்பத் திரும்ப வரும் கணக்கீடுகளை உள்ளடக்கியிருந்தால், தூய மேப்-ரெட்யூஸுக்குப் பதிலாக ஸ்பார்க்கைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள், ஏனெனில் ஸ்பார்க் திரும்பத் திரும்ப வரும் அல்காரிதம்களுக்கு சிறந்த ஆதரவை வழங்குகிறது.

முடிவுரை

மேப்-ரெட்யூஸ் பகிர்வு கணினி உலகில் ஒரு புரட்சியை ஏற்படுத்தியது. அதன் எளிமை மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவை நிறுவனங்கள் மிகப்பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைச் செயலாக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும், பல்வேறு தொழில்கள் மற்றும் நாடுகளில் விலைமதிப்பற்ற நுண்ணறிவுகளைப் பெறவும் அனுமதிக்கின்றன. மேப்-ரெட்யூஸ் சில சவால்களை முன்வைத்தாலும், அளவிடுதல், தவறு சகிப்புத்தன்மை மற்றும் இணைச் செயலாக்கத்தில் அதன் நன்மைகள் பிக் டேட்டா நிலப்பரப்பில் இது ஒரு தவிர்க்க முடியாத கருவியாக மாற்றியுள்ளன. தரவு அதிவேகமாக வளர்ந்து வருவதால், மேப்-ரெட்யூஸ் மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய தொழில்நுட்பங்களின் கருத்துக்களை மாஸ்டரிங் செய்வது எந்தவொரு தரவு நிபுணருக்கும் ஒரு முக்கியமான திறனாக இருக்கும். அதன் கொள்கைகள், பயன்பாடுகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், உங்கள் தரவின் திறனைத் திறக்கவும், உலக அளவில் தகவலறிந்த முடிவெடுப்பதை இயக்கவும் மேப்-ரெட்யூஸின் சக்தியை நீங்கள் பயன்படுத்தலாம்.