Источник: Nuances of Programming Обычно дата-инженерам приходится получать данные из нескольких источников, а затем очищать их и агрегировать. Часто эти процессы необходимо применять на больших объемах данных. Сегодня мы рассмотрим одно из самых фундаментальных понятий в области вычислительных технологий и в частности дата-инженерии  —  параллельные вычисления. С их помощью современные приложения могут обрабатывать огромные объемы данных за относительно небольшие промежутки времени. Обсудим преимущества параллельных вычислений в целом, а также их недостатки...

MapReduce — это программная модель для обработки и генерации больших объемов данных, которая используется в распределенных системах. В контексте Go, вы можете реализовать MapReduce, используя конкурентность и параллелизм, встроенные в язык. Вот базовая концепция: Map (отображение) — функция, которая принимает входные данные и преобразует их в пары ключ/значение. В Go, это может быть функция, которая принимает данные и возвращает слайс структур или map с ключами и значениями. Shuffle (перемешивание) — процесс, в котором данные, сгруппированные по ключам, распределяются по редьюсерам. В Go, это может быть реализовано через каналы или другие механизмы синхронизации...