El procesamiento de datos masivos o Big Data se sirve de múltiples herramientas que facilitan los procesos de captación, almacenamiento, procesamiento y entrega de datos e información. De tal manera que la integridad de los mismos no se vea afectada y que se procesen en alta velocidad, independientemente del tamaño.
¿Qué es un dataset?
Este término no tiene equivalente en el español, así que puede traducirse aproximadamente como “conjunto de datos”, los cuales son generalmente, datos tabulados. Lo que quiere decir que estos datos se almacenan solo una tabla de una base datos determinada. También pueden encontrarse en una matriz de datos estadísticos.
En este caso, cada columna de una tabla representa una variable determinada y cada fila representa una pieza de los datos que se están tratando. Por ello, en un dataset se pueden encontrar todos y cada uno de los valores que las variables pueden tener, las cuales corresponden a cada pieza del conjunto de datos propiamente dicho.
¿Cómo se aplica al Big Data?
En el contexto del Big Data, un dataset son conjuntos de datos masivos que, al ser muy grandes, los programas de procesamiento estándares no pueden procesarlos eficientemente. De esta forma, los datasets son representaciones de datos que residen en una memoria, los cuales tienen una programación coherente que permita procesar la información independientemente del origen de la misma.
La característica más resaltante de los datasets en el Big Data es que ya no tienen una estructura definida. Esto los diferencia de los datos desestructurados o RDD, los cuales están definidos como modelos tolerantes a fallos y que son capaces de actuar en paralelo.
¿Qué se entiende por dataframe?
Se trata de una clase de objetos especiales en lenguajes de programación, como el R, por ejemplo. Esta clase de organización de datos se usa cuando se hacen estudios de índole estadística sobre los objetos que contiene una muestra específica. Por esta razón, se organizan en una hoja de datos, en los que cada columna corresponde a una variable dada y una fila corresponde a un objeto.
Su arquitectura es parecida a una matriz, pero en esta última solo pueden almacenarse datos de índole numérica. Mientras que en el dataframe se incluyen otros tipos de datos, además de números.
Aplicaciones de dataframes en el Big Data
Al utilizar datos estadísticos, los dataframes pueden ordenar este tipo de información si es masivo. El Big Data puede perder efectividad con el uso de herramientas convencionales, pero gracias a los dataframes, se almacenan grandes cantidades de datos organizados en variables y objetos, según como esté configurado dicho dataframe.
Diferencias entre datasets y dataframes
En primer lugar, los datasets son conjuntos de datos organizados estructuralmente en forma de tabla y almacenan los mismos en filas y columnas con variables correspondientes a objetos. Por otro lado, los dataframes al estar organizados como matrices, pueden tener distintos tipos de datos, además de números.
Por ello, las organizaciones que gestionan el Big Data tienen estas 2 opciones para poder procesar la información. De tal manera que se pueda consultar, transformar y modificar el conjunto de datos que se obtengan en los contenedores que se organizan allí.
La utilización de Spark SQL en el procesamiento de datos
Spark SQL consiste en un módulo para procesar datos estructurados. De tal manera que proporciona un dataframe y un motor de consulta de SQL totalmente distribuido. Además, forma parte de un ecosistema, también llamado Spark que se integra favorablemente a él.
Entre las funciones de Spark, se encuentran las de planear, establecer y monitorear diversas aplicaciones multitareas para procesar grandes cantidades de datos o Big Data. Todo ello sobre ordenadores o distintas máquinas del clúster que se encargan de ejecutar estas múltiples tareas.
Ventajas de utilizar Spark SQL en Big Data
Al tratarse de un sistema de código abierto para el procesamiento y análisis de cantidades masivas de datos, muchas empresas tecnológicas como eBay, Netflix, entre otras, han adoptado el sistema Spark SQL por presentar múltiples ventajas.
La velocidad de procesamiento es mayor
La arquitectura del sistema Spark SQL está enfocada en la optimización y el rendimiento en el procesamiento del Big Data. Se especializa principalmente en el procesamiento en memoria y en la optimización en general. Por si no lo sabías, este sistema ha conseguido el récord mundial de clasificación de datos masivos almacenados en disco.
El uso de la herramienta es sencillo
La plataforma Spark SQL dispone de interfaces de programación de aplicaciones que son fáciles de implementar y de usar, todo ello para trabajar de lleno en la gestión del Big Data. Por ello, esta herramienta tiene más de un centenar de operadores para transformar dichos datos y manipularlos cuando estén estructurados.
EL motor de procesamiento es unificado
El conjunto de bibliotecas de Spark SQL son de nivel superior cuyo motor de consultas de SQL es el más avanzado hasta ahora. Además, incluye soporte optimizado para transmisiones de datos, procesamiento de gráficos y aprendizaje automático.
De tal forma que estas bibliotecas aumentan la productividad en cuanto a la programación y se pueden combinar entre sí. Todo ello para que se creen flujos de trabajo complejos y procesen la información masiva como es debido. El Máster en Big Data Analyics te brindará la oportunidad de estar en contacto con la tecnología de punta que se encarga de procesar cantidades masivas de información. De tal manera que puedas estar al tanto y obtener los conocimientos necesarios para la ejecución de herramientas destinadas a facilitar el procesamiento de Big Data.
