Hadoop y Big Data
Las herramientas opensource o de código abierto han resultado ser óptimas para la gestión del Big Data. Por ello, herramientas como Hadoop aunque pueden no ser tan conocidas, trabajan de la mano en la correcta administración de datos masivos.
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es una plataforma de código abierto que se utiliza para el almacenamiento, procesamiento y análisis del Big Data. Puede procesar en poco tiempo terabytes, petabytes e incluso, mucha más capacidad. Hadoop es el sistema que más se utiliza en el Big Data, gracias a sus potentes capacidades de análisis avanzados, permite hacer consultas en bases de datos con rapidez, sean estas consultas complejas o no.
El desarrollo de esta herramienta es coordinado por Apache Foundation, facilitando el acceso a la información y resolviendo problemas. Que se suscitan con el advenimiento de la Data Science y con el procesamiento de cantidades masivas de datos. Hadoop es la herramienta más utilizada en este ámbito y una de la que ofrece mejores soluciones para ello.
¿Por qué se usa Hadoop en Big Data?
Hadoop se utiliza principalmente para brindar capacidades óptimas en cuanto al análisis de datos avanzados. También, se utiliza en el Big Data de diferentes formas.
- Ofrece la capacidad de almacenar cantidades masivas de datos e información de forma estructurada. También, hace este proceso garantizando la integridad de los datos para que puedan ser analizados y procesados de forma correcta.
- Desarrolla una serie de entornos de prueba que permiten optimizar los procesos y operaciones de las empresas, así como también, gracias al procesamiento rápido de la información, les permite tomar decisiones en corto plazo.
- Los dispositivos IoT o de Internet de las Cosas (Internet of Things) tienen en Hadoop un repositorio de información en el que pueden descubrir, analizar y definir algunos patrones de comportamiento. Estos patrones de comportamiento son procesados gracias a las cantidades masivas de datos que puede almacenar esta herramienta.
- La flexibilidad en su uso y desarrollo permite hacerle modificaciones a los sistemas de datos de las organizaciones. Todo ello en función de las necesidades que se necesiten cubrir y lo problemas que ameritan su pronta resolución.
¿Cómo funciona Hadoop en el Big Data?
La combinación de MapReduce y HDFS permite que los datos sean replicados y distribuidos por nodos, los cuales son numerosos. Esto permite acceder a la información en grandes volúmenes con una óptima capacidad para ello. De tal manera que cuando un usuario ejecuta alguna operación sobre los mismos, esta plataforma procesa cada uno de los datos de un nodo determinado que los almacena.
Así se tiene la ventaja de contener los datos cerca de donde se van a procesar, permitiendo la escalabilidad de los mismos linealmente en su mayoría. Cuando se requiere aumentar la capacidad de almacenamiento, se añaden más nodos y se podrá trabajar con tranquilidad. MapReduce se encarga del procesamiento de datos y HDFS se encarga de su almacenamiento.
Gracias a la escalabilidad y al poder de procesamiento local, se puede acceder a la información de pocos servidores hasta miles de computadoras, tendiendo todas ellas la misma calidad del servicio. Lo que quiere decir que ningún ordenador o estación de trabajo sufrirá retrasos en las operaciones y requerimientos que ha hecho.
¿Cuáles son las ventajas de Hadoop en el Big Data?
Como esta plataforma se encarga de procesar y analizar cantidades masivas de datos avanzados, es fundamental que el Big Data se sirva de ella para que las organizaciones puedan tomar decisiones en corto tiempo, además, se utiliza para diversas tareas y operaciones de importancia, además de otras ventajas.
- En cuanto al desarrollo, ya no se tienen los inconvenientes de la programación en paralelo. Así, los programadores tienen un conflicto menos por resolver.
- Permite ejecutar procesos en paralelo y distribuir el Big Data a través de diversos nodos, facilitando el acceso a la misma.
- Hadoop dispone de múltiples mecanismos de monitoreo de datos. De esta manera, se le agrega una capa de seguridad cada vez que la herramienta gestiona el Big Data.
- Esta plataforma permite la realización de consultas en bases de datos de forma intuitiva y eficiente.
- Facilita múltiples herramientas para una mejor gestión de los datos. Es decir, permite almacenar, tratar, seguir y controlar la información eficientemente y conservando su integridad.
Permite la tolerancia a fallos
La tolerancia a fallos es vital, ya que si algún nodo presenta problemas, las tareas del mismo pueden recibirlas otros nodos, garantizando la seguridad y la integridad del sistema. De esta manera, la información es replicada a múltiples computadoras para que no se pierdan. Todo ello gracias a la arquitectura de múltiples nodos de Hadoop.
Flexibilidad en el tratamiento de los datos
A diferencia de otras arquitecturas de datos tradicionales, Hadoop no procesa el Big Data antes de proceder a almacenarlo. De tal manera que almacena todos los datos, ya sean estructurados o no estructurados. Por ejemplo, los archivos multimedia, archivos de texto, etc. Después de almacenados, se decide cómo se van a utilizar y no antes.
Hadoop destaca por su bajo coste en el Big Data
Hadoop es una herramienta de código abierto, la cual se trata de una licencia de software libre. Además de no tener que pagar por una licencia, Hadoop solo necesita de hardware convencional para hacer todas sus tareas. De esta manera, la gestión de la información está garantizada con poca inversión. Si quieres obtener todo el conocimiento acerca de herramientas para el procesamiento masivo de la información, la Maestría en Big Data Analytics te proporcionará las herramientas necesarias para poder manejar Hadoop y otras aplicaciones referentes al Big Data.
