Mucha gente aún se pregunta que es Apache Hadoop. Tiene que ver con big data, Hortonworks está involucrado pero ¿en qué consiste verdaderamente? Apache Hadoop es un marco open source que posibilita el almacenamiento y el procesamiento distribuidos de grandes conjuntos de datos basados en hardware comercial. Dicho de otra forma, Hadoop posibilita a las instituciones obtener información rápidamente a partir de cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados, posicionándolos al nivel de las demandas actuales del mercado en términos de dinamismo y capacidad.
El Ecosistema de Hadoop cuenta con soluciones de todo tipo para cubrir cualquier necesidad que se le presente al negocio con respecto a:
Son exactamente estas funcionalidades las que mejor definen que es Apache Hadoop aún cuando, para conocer verdaderamente las posibilidades de esta herramienta y el secreto de su versatilidad, es necesario comprender el origen de los beneficios que aporta; los que impulsan a muchas corporaciones a decantarse por esta alternativa para sus proyectos de big data. Todos los beneficios de Hadoop se centran en algunas de sus principales cualidades:
Escalabilidad: esta herramienta te posibilita almacenar y repartir enormes conjuntos de datos en sus cientos de servidores que operan en paralelo, permitiéndote olvidarte de los límites que imponen otras alternativas.
Velocidad– Garantiza una eficiencia de procesamiento que nadie puede igualar, ¿de qué otra manera se pueden procesar terabytes de información en minutos?
Rentabilidad: El almacenamiento de datos se convierte en una realidad para las compañías dado que la inversión requerida pasa de ser decenas de cientos de euros por terabyte a reducirse a cientos de euros por terabyte.
Flexibilidad: ¿Nuevas fuentes de datos? no hay problema, ¿nuevos tipos de datos? desde luego… Apache Hadoop se adapta a las necesidades del negocio y lo acompaña en su expansión, aportando soluciones reales para cualquier iniciativa que surja.
Resistencia al fracaso: su tolerancia a errores es uno de sus atributos mejor valorados por los usuarios dado que toda la información contenida en cada nodo se replica en otros nodos del cluster. En caso de falla, siempre habrá una copia lista para ser utilizada.
Qué es Apache Hadoop: soluciones empresariales
Todo problema necesita una solución y, por tanto, acercarse para descubrir que es Apache Hadoop implica entrar en el Proyectos de Apache Software Foundation. Cada uno de ellos ha sido desarrollado para ofrecer una función explícita y, por eso, cada uno tiene su propia comunidad de desarrolladores, así como ciclos de lanzamiento individuales. Implemente, integre y trabaje con Hadoop está relacionado con:
1. Administración de datos: El objetivo es almacenar y procesar grandes cantidades de datos en una capa de almacenamiento escalable y, para lograrlo, viene el Sistema de archivos distribuidoUn sistema de archivos distribuido (DFS) permite el almacenamiento y acceso a datos en múltiples servidores, facilitando la gestión de grandes volúmenes de información. Este tipo de sistema mejora la disponibilidad y la redundancia, ya que los archivos se replican en diferentes ubicaciones, lo que reduce el riesgo de pérdida de datos. Además, permite a los usuarios acceder a los archivos desde distintas plataformas y dispositivos, promoviendo la colaboración y... de Hadoop (HDFSHDFS, o Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop, es una infraestructura clave para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Diseñado para ejecutarse en hardware común, HDFS permite la distribución de datos en múltiples nodos, garantizando alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Su arquitectura se basa en un modelo maestro-esclavo, donde un nodo maestro gestiona el sistema y los nodos esclavos almacenan los datos, facilitando el procesamiento eficiente de información...). Esta tecnología, que funciona por medio de hardware de bajo costo, sienta las bases para una escala eficiente desde la capa de almacenamiento. Además se basa en Apache Hadoop THREAD, Proporciona una arquitectura conectable y administración de recursos para habilitar una amplia variedad de métodos de acceso a datos, lo que hace factible operar con datos almacenados en Hadoop en los niveles de rendimiento y servicio deseados. En resumen Apache Tez, que hace la magia, procesando big data casi en tiempo real, gracias a su generalización del paradigma Mapa reducido que gana en eficiencia.
2. Acceso a los datos: No se puede tener la perspectiva necesaria para responder a la pregunta de qué es Apache Hadoop sin saber que uno de sus puntos fuertes es la accesibilidad que garantiza, al permitirle interactuar con los datos en una amplia variedad de formas y en tiempo real. Las aplicaciones que consiguen esto son:
Apache HiveHive es una plataforma de redes sociales descentralizada que permite a sus usuarios compartir contenido y conectar con otros sin la intervención de una autoridad central. Utiliza tecnología blockchain para garantizar la seguridad y la propiedad de los datos. A diferencia de otras redes sociales, Hive permite a los usuarios monetizar su contenido a través de recompensas en criptomonedas, lo que fomenta la creación y el intercambio activo de información....: la tecnología de acceso a datos más ampliamente adoptada.
Mapa reducido: lo que le posibilita crear aplicaciones que procesan grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados en paralelo.
Cerdo apache: una plataforma para el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos.
Apache HCatalog: que proporciona una forma centralizada para los sistemas de procesamiento de datos que hace factible comprender la estructura y ubicación de los datos almacenados en Apache Hadoop.
Apache Hive: almacén de datos que posibilita un resumen sencillo y el lanzamiento de consultas ad-hoc por medio de una interfaz equivalente a SQL para grandes conjuntos de datos almacenados en HDFS.
Apache HBaseHBase es una base de datos NoSQL diseñada para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres. Basada en el modelo de columnas, permite un acceso rápido y escalable a la información. HBase se integra fácilmente con Hadoop, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren almacenamiento y procesamiento de datos masivos. Su flexibilidad y capacidad de crecimiento la hacen ideal para proyectos de big data....: Sistema de almacenamiento de datos orientado a columnas NoSQL que proporciona acceso para leer o escribir big data en tiempo real para cualquier aplicación.
Tormenta Apache: agrega capacidades confiables de procesamiento de datos en tiempo real.
Apache KafkaApache Kafka es una plataforma de mensajería distribuida diseñada para manejar flujos de datos en tiempo real. Desarrollada originalmente por LinkedIn, ofrece alta disponibilidad y escalabilidad, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren procesamiento de grandes volúmenes de datos. Kafka permite a los desarrolladores publicar, suscribirse y almacenar registros de eventos, facilitando la integración de sistemas y la analítica en tiempo real....: es un sistema de mensajería de publicación-suscripción rápido y escalable que se utiliza a menudo en lugar de los intermediarios de mensajes tradicionales debido a su alto rendimiento, replicación y tolerancia a fallas.
Apache mahout– Proporciona algoritmos de aprendizaje automático escalables para Hadoop que ayudan enormemente a los científicos de datos en sus tareas de agrupación, clasificación y filtrado.
Apache Accumulo– Un dispositivo de almacenamiento de datos de alto rendimiento que incluye sistemas de recuperación.
3. Gobernanza e integración de datos: posibilita una carga de datos rápida y eficiente basada en la intervención de:
Apache Falcon: es un marco de administración de datos que simplifica la administración y el procesamiento del ciclo de vida de los datos, lo que posibilita a los usuarios configurar, administrar y orquestar el movimiento de datos, el procesamiento paralelo, la recuperación de errores y la retención de datos; basado en políticas de gobernanza.
Canal Apache– Le posibilita mover, de manera agregada y eficiente, grandes cantidades de datos de registro de muchas fuentes diferentes para Hadoop.
Apache SqoopSqoop es una herramienta de código abierto diseñada para facilitar la transferencia de datos entre bases de datos relacionales y el ecosistema Hadoop. Permite la importación de datos desde sistemas como MySQL, PostgreSQL y Oracle a HDFS, así como la exportación de datos desde Hadoop a estas bases de datos. Sqoop optimiza el proceso mediante la paralelización de las operaciones, lo que lo convierte en una solución eficiente para el...– Agiliza y facilita el movimiento de datos dentro y fuera de Hadoop.
4. Seguridad: Apache Knox se encarga de proporcionar un único punto de autenticación y acceso a la Servicios de Apache Hadoop en un grupo. De esta forma, se asegura la simplicidad en términos de seguridad, tanto para los usuarios que acceden a los datos del 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...., como para los operadores que se encargan de administrar el clúster y controlar su acceso.
5. Operaciones: Apache Ambari proporciona la interfaz y las API imprescindibles para el aprovisionamiento, la administración y la supervisión y la integración del clúster de Hadoop con otro software de consola de administración. Apache Zookeeper"Zookeeper" es un videojuego de simulación lanzado en 2001, donde los jugadores asumen el rol de un cuidador de zoológico. La misión principal consiste en gestionar y cuidar diversas especies de animales, asegurando su bienestar y la satisfacción de los visitantes. A lo largo del juego, los usuarios pueden diseñar y personalizar su zoológico, enfrentando desafíos que incluyen la alimentación, el hábitat y la salud de los animales.... coordina los procesos distribuidos, lo que posibilita que las aplicaciones distribuidas almacenen y medien cambios en la información de configuración importante. Por fin, Apache OozieOozie es un sistema de gestión de trabajos orientado a flujos de datos, diseñado para coordinar trabajos en Hadoop. Permite a los usuarios definir y programar trabajos complejos, integrando tareas de MapReduce, Pig, Hive y otros. Oozie utiliza un enfoque basado en XML para describir los flujos de trabajo y su ejecución, facilitando la orquestación de procesos en entornos de big data. Su funcionalidad mejora la eficiencia en el procesamiento... se encarga de garantizar la lógica de trabajo en las tareas de programación.
Hoy, con las nuevas plataformas sin servidor, la nube, Spark, Kafka y el auge de la ingeniería de datos, Apache Hadoop ha perdido algo de relevancia. Es la consecuencia lógica de la transición de la inteligencia empresarial y el big data a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. A pesar de esto, pese a los cambios, esta tecnología y su ecosistema seguirán adaptándose para, presumiblemente, volver a liderar, en alguna vez, la evolución digital, como ya lo hicieron en su día.
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