¿Qué es Big Data Hadoop y para qué sirve?

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Hadoop es un marco open source para guardar datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware básicos. Proporciona almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, una enorme potencia de procesamiento y la capacidad de manejar tareas o trabajos prácticamente ilimitados. Esto simplemente y de forma muy concreta es lo que que es hadoop. Y, ¿para qué es esto?

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En algún otro post Hemos explicado la historia de Hadoop y cómo nació de la necesidad de Google de poder procesar todos los datos de la web. Veamos ahora otros conceptos importantes de Hadoop que nos darán las claves para por qué es esencial Hadoop, cuáles son los desafíos de utilizar hadoop, cómo se utiliza, … en resumen, ¿qué es Hadoop y para qué sirve?.

¿Por qué es esencial Hadoop?

  • Capacidad para guardar y procesar grandes cantidades de cualquier tipo de datos rápidamente. Con volúmenes y variedad de datos cada vez mayores, especialmente cuando se trata de redes sociales e Internet de las cosas, esta es una consideración clave.
  • Poder de procesamiento. El modelo de computación distribuida de Hadoop procesa rápidamente Big Data. Cuantos más nodos de cómputo utilice, más potencia de procesamiento tendrá.
  • Tolerancia a fallos. El procesamiento de datos y aplicaciones está protegido contra fallas de hardware. Si un nodo deja de funcionar, los trabajos se redirigen automáticamente a otros nodos para garantizar que la computación distribuida no falle. Se almacenan automáticamente varias copias de todos los datos.
  • Flexibilidad. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, no es necesario preprocesar los datos antes de almacenarlos. Puede almacenar tantos datos como desee y elegir cómo usarlos más tarde. Esto incluye datos no estructurados como texto, imágenes y video.
  • Bajo costo. El marco open source es sin costes y utiliza hardware básico para guardar grandes cantidades de datos.
  • Escalabilidad. Puede hacer crecer fácilmente el sistema para manejar más datos simplemente agregando nodos. Se necesita poca administración.

¿Cuáles son los desafíos de utilizar Hadoop?

  • Programar con MapReduce no es una buena opción para todos los problemas. Es bueno para problemas y solicitudes de información simples que se pueden dividir en unidades independientes, pero no es eficiente para tareas analíticas, iterativas e interactivas. MapReduce necesita un uso intensivo de archivos y los algoritmos iterativos requieren varias fases de clasificación y diseño de mapas para completarse. Esto crea varios archivos entre las fases de MapReduce y es ineficaz para la computación analítica avanzada.
  • Existe una brecha de talento ampliamente reconocida. Puede ser difícil hallar programadores de nivel que tengan suficientes conocimientos de Java para ser productivos con MapReduce. Esa es una de las razones por las que los proveedores de distribución compiten para poner la tecnología SQL relacional por encima de Hadoop. Es mucho más fácil hallar programadores con habilidades de SQL que con habilidades de MapReduce. Y la administración de Hadoop parece ser en parte arte y en parte ciencia, lo que necesita un bajo nivel de conocimiento de los sistemas operativos, el hardware y la configuración del kernel de Hadoop.
  • Seguridad de datos. Otro desafío se centra en problemas de seguridad de datos fragmentados, aún cuando están surgiendo nuevas herramientas y tecnologías. El protocolo de autenticación Kerberos es un gran paso para proteger los entornos de Hadoop.
  • Administración y dato de governancia. Hadoop no tiene herramientas integrales y fáciles de utilizar para la administración de datos, la limpieza de datos, la gobernanza y los metadatos. Especialmente carece de herramientas para la estandarización y la calidad de los datos.

¿Cómo se utiliza Hadoop?

Más allá de su objetivo original de buscar millones o cientos de millones de páginas web y obtener resultados relevantes, lo que es y para qué sirve Hadoop es lo que muchas instituciones buscan en Hadoop. Las compañías buscan que Hadoop sea su próxima gran plataforma de datos. Los usos más populares de hoy son:

  • Archivado y almacenamiento de datos a bajo costo. El modesto costo del hardware hace que Hadoop sea útil para guardar y combinar datos como transaccionales, redes sociales, sensores, máquinas, datos científicos, etc. El almacenamiento de bajo costo le posibilita mantener información que en este momento no se considera crítica pero que puede necesitar analizar. después.
  • Sandbox para descubrimiento y análisis. Debido a que Hadoop fue diseñado para manejar volúmenes de datos de diversas formas, puede ejecutar algoritmos analíticos. El Analítica de Big Data en Hadoop puede ayudar a una organización a operar de manera más eficiente, descubrir nuevas posibilidades y obtener una ventaja competitiva. El enfoque sandbox o sandbox ofrece una posibilidad para innovar con una inversión mínima.
  • Lago de datos. Los lagos de datos posibilitan que los datos se almacenen en su formato original o exacto, tanto estructurados como no estructurados, y sin ningún tipo de procesamiento, con el fin de ofrecer una visión sin modificar o sin refinar de los datos a los analistas de datos para que puedan utilizarlos. para descubrir y analizar. Les ayuda a hacer preguntas nuevas o difíciles sin restricciones. Los lagos de datos no sustituyen a los almacenes de datos. En realidad, cómo proteger y controlar los lagos de datos es un tema muy importante para TI.
  • Complemente su almacén de datos. Ya estamos viendo que Hadoop viene junto con los entornos de almacenamiento de datos, así como ciertos conjuntos de datos que se descargan del almacén de datos a Hadoop, o nuevos tipos de datos que van de forma directa a Hadoop. El objetivo final de cada organización es tener una plataforma para guardar y procesar datos de diferentes esquemas, formatos, etc., para soportar diferentes casos de uso que se pueden integrar en diferentes niveles.
  • IoT y Hadoop. Las cosas en IoT necesitan saber qué comunicar y cuándo actuar. En el núcleo de IoT hay un flujo constante de un torrente de datos. Hadoop se utiliza muchas veces como almacén de datos para millones o cientos de millones de transacciones. Las capacidades de procesamiento y almacenamiento masivo además le posibilitan utilizar Hadoop como un espacio aislado de descubrimiento y definición de patrones para ser monitoreado para instrucciones prescriptivas. Puede mejorar de forma continua estas instrucciones a continuación, dado que Hadoop se utiliza constantemente con nuevos datos que no coinciden con los patrones definidos previamente.

Conclusión

Hemos visto ¿Qué es Hadoop y para qué sirve? al mismo tiempo de la relevancia que tiene en este momento para las compañías y los retos de utilizarlo por alguna complicación para hallar expertos en la materia. Ahora puede comenzar a usarlo para aprovechar al máximo su big data. Pero recuerda que si quieres ayuda, lo ideal es consultar con un experto.

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