¿Qué es mapreduce?

MapReduce es un modelo de programación y una implementación de software para el procesamiento de grandes conjuntos de datos de manera paralela y distribuida en un clúster de computadoras.

La idea detrás de MapReduce es dividir un problema en subproblemas más pequeños y luego procesar esos subproblemas de forma paralela y distribuida. El modelo se basa en dos operaciones principales: map y reduce.

La operación de mapa (map) toma un conjunto de datos de entrada y lo divide en múltiples partes más pequeñas. Cada parte es procesada de forma independiente por diferentes nodos de un clúster, que aplican una función de mapeo a cada dato. El resultado de la función de mapeo es un conjunto de pares clave-valor.

La operación de reducción (reduce) toma los pares clave-valor generados por la operación de mapa y los combina en un conjunto reducido de pares clave-valor. Los pares clave-valor se agrupan por clave y se aplica una función de reducción a cada grupo. El resultado de la función de reducción es el resultado final del procesamiento.

El modelo MapReduce ofrece una abstracción de alto nivel para el procesamiento de datos distribuido, ocultando los detalles de la implementación y permitiendo a los desarrolladores enfocarse en la lógica del problema en sí. Además, MapReduce se escala fácilmente, ya que puede ejecutar el procesamiento en paralelo en clústeres de computadoras de cualquier tamaño.

La implementación más conocida y utilizada de MapReduce es la desarrollada por Google, que fue presentada en un artículo de investigación en 2004. Sin embargo, actualmente existen otras implementaciones de MapReduce disponibles, como Apache Hadoop, que es una plataforma de computación distribuida de código abierto que incluye una implementación de MapReduce.