پردازش داده‌های بزرگ در متلب با mapreduce

پردازش داده‌های بزرگ در متلب با mapreduce

 

این بخش به تکنیک برنامه‌نویسی MapReduce که در نسخه R2014b شبیه‌ساز MATLAB (متلب) در دسترس است، اختصاص دارد. MapReduce راهی را برای پردازش مقادیر بزرگ داده‌های مبتنی بر فایل بر روی کامپیوتر فراهم می‌کند. در شرایطی که مجموعه داده‌ها بسیار بزرگ باشد نیز کد MATLAB نوشته شده با استفاده از MapReduce می‌تواند بر روی پلتفرم “داده‌های بزرگ”، Hadoop، اجرا شود.

 

داده‌‌ها

مجموعه داده‌ای که استفاده خواهیم کرد شامل رکوردهایی حاوی معیارهای کارایی پروازهای خانگی خطوط هوایی آمریکا طی سال‌های ۱۹۸۷ تا ۲۰۰۸ است. هر سال دارای یک فایل جداگانه می‌باشد. اگر تجربه کار با داده‌های بزرگ را پیش از این داشته باشید، با این مجموعه داده آشنا هستید. مجموعه کامل داده از طریق این سایت قابل دانلود است. زیرمجموعه‌ی کوچکی از مجموعه داده، به نام airlinesmall.csv، در MATLAB® در نظر گرفته شده تا شما بتوانید تمام مثال‌ها را بدون دانلود مجموعه داده کامل اجرا کنید.

 

آشنایی با mapreduce

Mapreduce یک تکنیک برنامه‌نویسی است که برای “تقسیم و غلبه” داده‌های بزرگ استفاده می‌شود. در متلب، تابع mapreduce نیازمند سه آرگومان ورودی است:

۱٫ یک datastore برای خواندن داده درون تابع “map” به صورت چانک به چانک.

۲٫ یک تابع “map” که بر روی هر چانک داده عمل می‌کند. خروجی این تابع یک محاسبه جزئی است. Mapreduce تابع map را یک بار برای هر چانک داده‌ موجود در datastore فراخوانی می‌کند که هر عملیات به صورت مستقل از فراخوانی‌های دیگر map است.

۳٫ تابع “reduce” که به آن خروجی‌های حاصل از تابع map داده می‌شود. تابع reduce محاسبات شروع شده توسط تابع map را به پایان می‌رساند و پاسخ نهایی را تولید می‌کند.

توجه کنید که در اینجا قصد ما یک معرفی ساده بوده است. در واقع، خروجی یک فراخوانی تابع map پیش از تحویل داده شدن به تابع reduce می‌تواند هم خورده و به طرق جالبی ترکیب شود. این امر جلوتر بررسی خواهد شد.

 

استفاده از mapreduce برای انجام یک محاسبه

بیایید به مثالی برای به تصویر کشیدن چگونگی کارکرد mapreduce نگاهی بیندازیم. در این مثال می‌خواهیم طولانی‌ترین زمان پرواز در بین تمامی رکوردهای پرواز موجود در مجموعه داده کامل خطوط هوایی را پیدا کنیم. برای این کار باید موارد زیر را انجام دهیم:

۱٫ ایجاد یک شیء datastore برای مجموعه داده خطوط هوایی

۲٫ ایجاد یه تابع map که زمان پرواز ماکزیموم در هر چانک داده از datastore را محاسبه کند.

۳٫ ایجاد یک تابع reduce که ماکزیموم مقدار بین تمام ماکزیموم‌های محاسبه شده توسط تابع map را محاسبه کند.

 

ایجاد یک datastore

datastore برای دسترسی به فایل‌های متنی جدولی (tabular) که روی یک دیسک محلی یا Hadoop® Distributed File System (HDFS™) نگهداری می‌شوند استفاده می‌شود. این مکانیزم همچنین در تهیه داده به صورت چانک به چانک برای فراخوانی‌های تابع map در زمان استفاده از mapreduce به کار می‌رود.

بیایید یک datastore را ایجاد کرده و ابتدا مجموعه داده‌ها را مرور کنیم. این مرور باعث می‌شود که یک دید کلی از داده‌ها داشته باشیم و فرمت داده‌ها و ستون‌های حاوی داده‌هایی که به آنها علاقه‌مندیم را شناسایی کنیم. Preview اغلب یک چانک کوچک داده که حاوی تمام ستون‌های حاضر در مجموعه داده است را برای ما ایجاد می‌کند. در اینجا برای سادگی، تنها چند ستون را نمایش می‌دهیم.

ایجاد یک datastore

 

برای محاسبه‌ای که می‌خواهیم انجام دهیم تنها نیاز است به ستون “ActualElapsedTime” نگاهی بیندازیم: این ستون حاوی اطلاعات دقیق زمان پرواز است. بیایید datastoreمان را پیکربندی کنیم تا تنها این ستون را برای تابع mapمان فراهم کند.

 تابع map

 

 

ایجاد یک تابع map

اکنون تابع map را خواهیم نوشت (MaxTimeMapper.m). سه آرگومان ورودی برای این تابع map باید فراهم شوند:

۱٫ داده ورودی، “ActualElapsedTime”، که به صورت یک جدول MATLAB توسط datastore تهیه می‌شود.

۲٫ مجموعه‌ای از اطلاعات پیکربندی و مفهومی، info. این آرگومان می‌تواند در بیشتر موارد از جمله اینجا نادیده گرفته شود.

۳٫ یک شی‌ء برای ذخیره داده میانی، جایی که نتایج محاسبات تابع map در آن ذخیره شود. از تابع add برای اضافه کردن جفتِ کلید/مقدار به این خروجی میانی می‌توان استفاده کرد. در این مثال، ما نام این کلید را به صورت دلخواه ‘MaxElapsedTime’گذاشته‌ایم.

تابع map ما مقدار ماکزیموم را در جدول ‘data’ پیدا کرده و یک کلید تک (‘MaxElapsedTime’) و مقدار مرتبط با آن را در شیء ذخیره داده میانی نگهداری می‌کند. اکنون جلوتر رفته و تابع map مقابل (MaxTimeMapper.m) را به پوشه (فولدر) کنونی‌مان اضافه می‌کنیم.

تابع map

 

ایجاد یک تابع reduce

قدم بعدی ایجاد تابع reduce است (MaxTimeReducer.m). سه آرگومان ورودی نیز برای این تابع باید توسط mapreduce تهیه شود:

۱٫ یک مجموعه از کلیدهای ورودی. کلیدها در جلوتر بررسی می‌شوند، هرچند می‌توانند در بعضی مسائل ساده از جمله اینجا، در نظر گرفته نشوند.

۲٫ یک شیء برای ذخیره داده میانی که mapreduce آن را به تابع reduce ارسال می‌کند. این داده، خروجی تابع map است و در قالب جفت‌های کلید/مقدار می‌باشد. ما از توابع hasnext و getnext برای جستجو در میان مقادیر استفاده می‌کنیم.

 

۳٫ یک شیء برای ذخیره داده خروجی نهایی که نتایج محاسبات reduce در آن ذخیره می‌شوند. از توابع add و addmulti برای اضافه کردن جفت‌های کلید/مقدار به خروجی می‌توان استفاده کرد.

تابع reduce فهرستی از مقادیر مرتبط با کلید ‘MaxElapsedTime’که توسط فراخوانی‌های تابع map تولید شده‌اند، دریافت می‌کند. تابع reduce بین این مقادیر جستجو می‌کند تا ماکزیموم را بیابد. ما تابع reduce معرفی شده در ادامه را ایجاد کرده (MaxTimeReducer.m) و آن را در پوشه کنونی‌ ذخیره می‌کنیم.

تابع reduce

 

اجرای mapreduce

وقتی توابع map و reduce نوشته شده و در پوشه ذخیره شدند، می‌توانیم mapreduce را فراخوانی کرده و به datasore، تابع map، و تابع reduce برای اجرای محاسباتمان بر روی داده‌ها ارجاع دهیم. تابعreadall در اینجا برای نمایش نتایج الگوریتم MapReduce استفاده شده است.

اجرای mapreduce

 

اگر تولباکس Parallel Computing در دسترس باشد، متلب به صورت خودکار اجرای توابع map را موازی می‌کند. از آنجا که تعداد فراخوان‌های تابع map توسط mapreduce متناظر با تعداد چانک‌های datastore است، اجرای موازی فراخوان‌های map سرعت اجرا را به صورت کلی افزایش می‌دهد.

 

استفاده از کلیدها در mapreduce

استفاده از کلیدها یک ویژگی مهم mapreduce است. هر فراخوان تابع map می‌تواند نتایج میانی را به یک یا بیشتر “bucket” که کلید نامیده می‌شوند، بیفزاید.

اگر تابع map مقادیری را به چندین کلید اضافه کند، این امر منجر به چندین فراخوانی تابع reduce می‌شود. این کار باعث کاهش تعداد فراخوان‌هایی می‌گردد که در حال کار با مقادیر میانی تنها یک کلید هستند. تابع mapreduce به صورت خودکار تمام این جابه‌جایی‌های داده بین فازهای map و reduce از الگوریتم را مدیریت می‌کند.

 

محاسبه معیارهای گروهی mapreduce

رفتار تابع map در این قضیه از تابع reduce پیچیده‌تر است و نشان‌دهنده مزایای استفاده از چند کلید برای ذخیره داده میانی می‌باشد. برای هر خط هوایی یافته شده در داده ورودی، از تابع add برای افزودن برداری از مقادیر استفاده کنید. این بردار تعداد پروازهای روزانه طی ۲۱ سال را برای هر شرکت هوایی نشان می‌دهد. کد هر شرکت، کلید این بردار مقادیر است. این قضیه تضمین می‌کند که کلیه داده‌های هر شرکت هوایی با یکدیگر در یک گروه قرار گرفته و mapreduce گروه کامل را به تابع reduce تحویل می‌دهد.

تابع map جدید ما به این شکل است (CountFlightsMapper.m):

تابع map جدید

تابع reduce کمتر پیچیده است. این تابع به سادگی بین مقادیر میانی گشته و بردارها را به هم اضافه می‌کند. به محض تکمیل، مقادیر درون این بردار تجمعی را به عنوان خروجی بیرون می‌دهد. دقت کنید که تابع reduce نیازی به مرتب‌سازی یا امتحان مقادیر intemediateKeysIn ندارد؛ هر فراخوانی تابع reduce توسط mapreduce تنها مقادیر یک خط هوایی را منتقل می‌کند.

تابع جدید reduce ما بدین قرار است (CountFlightsReducer.m):

تابع جدید reduce

برای اجرای این تحلیل جدید، تنها کافی است datastore را ری-ست کرده و مقادیر موردعلاقه را انتخاب کنید. در اینجا ما تاریخ (سال، ماه،روز) و نام شرکت هوایی را می‌خواهیم. وقتی توابع map و reduce نوشته شده و در پوشه کنونی ذخیره شدند، mapreduce به datastore، تابع map، و تابع reduce بروزرسانی شده ارجاع می‌دهد.

datastore

تا اینجا تنها مجموعه داده نمونه را تحلیل کردیم (airlinesmall.csv). برای دیدن تعداد پروازهای روزانه در کل مجموعه داده بیایید نتایج اجرای الگوریتم جدید MapReduce را روی کل مجموعه داده ببینیم.

9

 

نمایش نتایج

پیش از نگاه به تعداد پروازهای روزانه هفت شرکت اول، بگذارید ابتدا فیلتری را روی داده انجام دهیم تا اثر سفرهای آخر هفته را کمی ملایم کنیم. در غیر این صورت، نمودار نتایج دچار آشفتگی زیادی خواهد شد.

نمایش نتایج

نمایش نتایج

نکته جالب نمودار، رشد خط هوایی (Southwest Airlines (WNدر طول این بازه زمانی است.

 

اجرای mapreduce روی Hadoop

کدی که اکنون ایجاد کردیم بر روی کامپیوتر شخصی بود و به ما اجازه تحلیل داده‌ای که به صورت عادی درون حافظه ماشین ما جا نمی‌شد را به ما داد. اما چه می‌شود اگر داده ما بر روی پلتفرم داده‌های بزرگ، Hadoop ، ذخیره شده بود و اندازه آن بسیار بزرگتر از آن بود که بتواند به کامپیوتر ما منتقل شود؟

با استفاده از تولباکس Parallel Computing (محاسبات موازی) بر روی MATLAB® Distributed Computing Server™ ، کد ایجاد شده توسط ما می‌تواند بر روی یک کلاستر راه دور Hadoop اجرا شود. توابع map و reduce بدون تغییر باقی می‌مانند، اما دو تغییر در پیکربندی باید انجام شود:

۱٫ datastore ما برای ارجاع به مکان فایل‌های داده در Hadoop® Distributed File System (HDFS™) بروزرسانی می‌شود.

۲٫ شیء mapreducer برای ارجاع به Hadoop به عنوان محیط اجرا، بروزرسانی می‌شود.

بعد از اینکه این تغییرات داده شدند، الگوریتم می‌تواند روی Hadoop اجرا شود.

 

علاوه بر مطالب فوق ممکن است که آموزشهای زیر از فرادرس نیز برای شما مفید باشد:

 

 

0 پاسخ

ارسال یک پاسخ

در گفتگو ها شرکت کنید.

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *