5 ventajas de la arquitectura Hadoop

El crecimiento exponencial de Big data es independiente de la existencia de HadoopPero sin este software open source es difícil, si no imposible, concebir tanto el almacenamiento como el procesamiento y la extracción de valor de big data a bajo costo.

Para analizar Big Data sin Hadoop, dicho de otra forma, aprovechar las ventajas estratégicas que esto implica para la ciencia y además para las instituciones en general, sería necesario buscar otra tecnología que permitiera hacerlo de manera eficiente. O tal vez deberíamos decir mejor que deberíamos crearlo, aún cuando seguro que sería difícil que ofreciera todas sus ventajas.

No en vano, el Arquitectura Hadoop Tiene características que se adaptan estupendamente a las necesidades del universo Big Data, tanto para su almacenamiento como para permitir el intercambio de archivos y la oportunidad de realizar análisis de datos heterogéneos de forma rápida, flexible, escalable, a bajo coste. y resistente a los fallos.

Los puntos fuertes de la arquitectura Hadoop

La arquitectura Hadoop posibilita un análisis eficiente de macrodatos no estructurados, agregando un valor a ellos Eso puede ayudar a tomar decisiones estratégicas, mejorar los procesos de producción, ahorrar costos, monitorear los comentarios de los clientes o sacar conclusiones científicas, digamos.

Es factible gracias a su tecnología escalable, su velocidad (no en tiempo real, al menos no sin ayuda, como la que brinda Spark), flexibilidad, entre otras fortalezas. Si tenemos que señalar su cinco ventajas principales, sería el siguiente:

Tecnología altamente escalable: Un clústerUn clúster es un conjunto de empresas y organizaciones interconectadas que operan en un mismo sector o área geográfica, y que colaboran para mejorar su competitividad. Estos agrupamientos permiten compartir recursos, conocimientos y tecnologías, fomentando la innovación y el crecimiento económico. Los clústeres pueden abarcar diversas industrias, desde tecnología hasta agricultura, y son fundamentales para el desarrollo regional y la creación de empleo.... de Hadoop puede crecer simplemente agregando nuevos nodos. No es necesario realizar ajustes que modifiquen la estructura inicial. Por eso, nos posibilita un crecimiento fácil, sin estar atados a las características iniciales del diseño, haciendo uso de decenas de servidores de bajo costo que, a diferencia de la base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... relacional, no pueden escalar. Gracias al procesamiento distribuido de MapReduceMapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar y generar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Desarrollado por Google, este enfoque Divide el trabajo en tareas más pequeñas, las cuales se distribuyen entre múltiples nodos en un clúster. Cada nodo procesa su parte y luego se combinan los resultados. Este método permite escalar aplicaciones y manejar volúmenes masivos de información, siendo fundamental en el mundo del Big Data...., los archivos se dividen fácilmente en bloques.
Almacenamiento de bajo costo: La información no se almacena de fábrica, en filas y columnas, como es el caso de las bases de datos tradicionales, pero Hadoop asigna datos categorizados en cientos de computadoras baratas, y esto representa un gran ahorro. Solo entonces se torna viable. Caso contrario, no podríamos trabajar con grandes volúmenes de datos, dado que el coste sería muy elevado, inasequible para la gran mayoría de compañías.
Flexibilidad: Al incrementar la cantidad de nodos en el sistema, además ganamos en capacidad de almacenamiento y procesamiento. A su vez, es factible añadir o entrar a nuevas y diferentes fuentes de datos (estructuradas, semiestructuradas y no estructuradas), mientras que existe la oportunidad de adaptar herramientas accesorias que funcionen en el entorno Hadoop y ayuden en el diseño de procesos, integración o mejorar otros aspectos.
Velocidad: Su bajo costo, escalabilidad y flexibilidad nos serán de poca utilidad si el resultado no es razonablemente rápido. Por suerte, Hadoop además le posibilita ejecutar análisis y análisis muy rápidos.
Tolerante a fallos: Hadoop es una tecnología que facilita el almacenamiento de grandes volúmenes de información, lo que a su vez le posibilita recuperar datos de forma segura. Si una computadora falla, siempre hay otra copia disponible, lo que hace factible la recuperación de datos en caso de falla.