En los últimos años mucha
personas han tratado de dar solución al problema de procesamiento de grandes
cantidades de datos (Big Data), pues este representa un problema practico en el
que es necesario analizar toda esta información en un tiempo razonable. Muchos
esfuerzos se han hecho para tratar de
solucionar este problema (e.g. supercomputadoras, paradigmas de
multiprocesamiento, etc.), sin embargo, una de las soluciones más efectivas
(gracias a la escalabilidad y costos) es el uso del computo distribuido.
El computo paralelo ha
evolucionado a través del tiempo, y mientras que sus bases, la distribución de
las operaciones lógica y de entrada-salida a través de procesadores y/o
equipos, muchos paradigmas se ha explorado, pero el problema del sincronizado
de datos a través de diferentes nodos ha continuado. Recientemente, un nuevo
paradigma, el map-reduce, ha sido adoptado y evolucionado hasta convertirse en
el indicado para compañías donde sus procesos están muy relacionados con el
procesamiento extensivo de datos, como Google, Microsoft, y Amazon.
El paradigma de Map-reduce
utiliza el concepto de map y reduce incluidos en los lenguajes derivados de
LISP, que procesan independientemente datasets con el fin de producto nuevas
instancias de estos, pero as pequeños. Básicamente, la idea es procesar datos
en una función map, previamente definida por el usuario donde la información es
indexada y procesada, y enviada a una función reduce, que también esta definida
por el usuario, de tal forma que “agregue” las tuplas resultantes previamente
procesadas de tal forma que estas sean presentadas de una forma útil al ser
post-procesadas.
La ventaja de usar este nuevo
paradigma es que la información puede ser dividida en diferentes datasets,
procesados independientemente, y reducidos posteriormente en una función reduce
especializada. Esto provee una alternativa para reducir costos al usar grandes
clústeres formados de computadoras domesticas (de conveniencia) que podían
superar a las grandes computadoras comerciales al ser comparadas en su relación
desempeño/costo, además de proveer una infraestructura muy robusta, tolerante a
fallas, en la que las optimizaciones correctas a una computadora maestra, que
asigna los nodos que ejecutaran tareas de map y reduce, puede sencillamente reemplazar
y/o compensar la falla de una computadora gracias al poder de la grid que
maneja, proveyendo un clúster confiable compuesto de maquinas sencillas y que
en si mismas no son confiables.
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