Google File System (GFS) e MapReduce: Fundamentos Técnicos

Google File System (GFS)

O Google File System (GFS) é um sistema de arquivos distribuído desenvolvido pela Google para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados em clusters de servidores. Aqui estão os principais conceitos do GFS:

1. Divisão em Blocos:
   • O GFS divide os arquivos em blocos de tamanho fixo (geralmente 64 MB).
   • Cada bloco é replicado em vários servidores para garantir a disponibilidade e a tolerância a falhas.
2. Metadados Simplificados:
   • O GFS mantém metadados mínimos, como o mapeamento de nomes de arquivos para blocos.
   • Isso permite alta escalabilidade e desempenho.
3. Chunk Servers e Master Node:
   • Os servidores de dados (chunk servers) armazenam os blocos.
   • O nó mestre (master node) gerencia os metadados e coordena as operações.
4. Leitura e Escrita:
   • A leitura e a escrita ocorrem diretamente entre o cliente e os chunk servers.
   • O nó mestre controla o mapeamento de blocos para servidores.

MapReduce

O MapReduce é um modelo de programação para processamento paralelo de dados em clusters. Ele foi popularizado pelo Google e é amplamente usado no ecossistema Hadoop. Aqui estão os conceitos-chave do MapReduce:

1. Map:
   • A fase de mapeamento divide os dados em pares chave-valor.
   • Funções de mapeamento são aplicadas a cada par para gerar novos pares intermediários.
     
2. Shuffle e Sort:
   • Os pares intermediários são agrupados por chave e ordenados.
   • Isso permite que os dados sejam enviados aos reducers corretos.
     
3. Reduce:
   • A fase de redução processa os pares intermediários.
   • Funções de redução agregam os valores associados a cada chave.
     
4. Escalabilidade e Tolerância a Falhas:
   • O MapReduce é altamente escalável e tolerante a falhas, pois pode ser executado em clusters distribuídos.

Exemplo de MapReduce com Python

Vamos criar um exemplo simples de contagem de palavras usando o MapReduce com Python:

Python

from mrjob.job import MRJob

class ContadorPalavras(MRJob):
    def mapper(self, _, linha):
        for palavra in linha.split():
            yield palavra, 1

    def reducer(self, palavra, contagens):
        yield palavra, sum(contagens)

if __name__ == '__main__':
    ContadorPalavras.run()

Neste exemplo, o mapeamento divide o texto em palavras e conta a ocorrência de cada uma. O redutor soma as contagens para obter o resultado final.