O que é Big Data Hadoop e para que serve?

Hadoop es un marco open source para guardar datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware básicos. Proporciona almacenamiento masivo para qualquer tipo de datos, una enorme capacidade de processamento y la capacidade de manejar tarefas o trabalhos prácticamente ilimitados. Esto simplesmente y de forma muy concreta es lo que que es hadoop. E, ¿para que es esto?

Sobre algún otro post Hemos explicado la historia de Hadoop y cómo nació de la necesidad de Google de poder processar todos los dados 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, como se utiliza, … em resumo, ¿qué es Hadoop y para que sirve?.

Por que é essencial o Hadoop?

• Capacidade de armazenar e processar rapidamente grandes quantidades de qualquer tipo de dados. Com volumes e variedade de dados cada vez maiores, especialmente quando se trata de redes sociais e Internet das Coisas, esta é uma consideração chave.

• Poder de processamento. O modelo de computação distribuída do Hadoop processa rapidamente Big Data. Quanto mais nós de computação utilizar, mais poder de processamento terá.

• Tolerância ao erro. O processamento de dados e aplicações está protegido contra falhas de hardware. Se um nó deixar de funcionar, os trabalhos são automaticamente redirecionados para outros nós para garantir que a computação distribuída não falhe. São armazenadas automaticamente várias cópias de todos os dados.

• Flexibilidade. Ao contrário dos bancos de dados relacionais tradicionais, 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 vídeo.

• Bajo costo. El marco open source es sin costes y utiliza hardware básico para guardar grandes números de datos.

• Escalabilidade. Puede hacer crecer facilmente el sistema para manejar más datos simplesmente agregando nodos. Se necesita poca administración.

¿Cuáles son los desafíos de utilizar Hadoop?

• Programar con MapReduceO MapReduce é um modelo de programação projetado para processar e gerar grandes conjuntos de dados com eficiência. Desenvolvido pelo Google, Essa abordagem divide o trabalho em tarefas menores, que são distribuídos entre vários nós em um cluster. Cada nó processa sua parte e, em seguida, os resultados são combinados. Esse método permite dimensionar aplicativos e lidar com grandes volumes de informações, sendo fundamental no mundo do Big Data.... no es una buena opción para todos los problemas. Es bueno para problemas y solicitações de informação simples que se pueden dividir en unidades independientes, pero no es eficiente para tareas analíticas, iterativas e interactivas. O MapReduce requer bastante utilização de ficheiros e os algoritmos iterativos necessitam de várias fases de ordenação e de design de mapas para se completarem. Isto cria vários ficheiros entre as fases do MapReduce e é ineficaz para a computação analítica avançada.

• Existe uma lacuna de talento amplamente reconhecida. Pode ser difícil encontrar programadores de nível que tenham conhecimento suficiente de Java para serem produtivos com MapReduce. Essa é uma das razões pelas quais os fornecedores de distribuição competem para colocar a tecnologia SQL relacional acima do Hadoop. É muito mais fácil encontrar programadores com competências em SQL do que com competências em MapReduce. E a administração do Hadoop parece ser em parte arte e em parte ciência, o que é necessário é um baixo nível de conhecimento dos sistemas operativos, o hardware e a configuração do kernel do Hadoop.

• Segurança de dados. Outro desafio centra-se em problemas de segurança de dados fragmentados, mesmo quando estão a surgir novas ferramentas e tecnologias. O protocolo de autenticação Kerberos é um grande passo para proteger os ambientes Hadoop.

• Administração e dados de governança. O Hadoop não tem ferramentas integradas e fáceis de usar para a administração de dados, limpeza de dados, a governação e os metadados. Especialmente carece de ferramentas para a normalização e a qualidade dos dados.

Como se utiliza o Hadoop?

Para além do seu objetivo original de pesquisar milhões ou centenas de milhões de páginas web e obter resultados relevantes, lo que es y para qué sirve Hadoop es lo que muchas instituciones seek en Hadoop. Las compañías cherchent 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 dados como transaccionales, redes sociais, sensores, máquinas, dados científicos, etc. El almacenamiento de bajo costo le posibilita mantener information que en este momento no se considera crítica pero que puede necesitar analizar. depois de.

• Sandbox para descubrimiento y análisis. Debido a que Hadoop fue diseñado para manejar volúmenes de datos de diversas formas, puede ejecutar algoritmos analíticos. o Analítica de Big Data en Hadoop pode ajudar a uma organização a operar de forma mais eficiente, descobrir novas possibilidades e obter uma vantagem competitiva. A abordagem sandbox ou sandbox oferece uma oportunidade para inovar com um investimento mínimo.

• Lago de dados. Os data lakes permitem que os dados sejam armazenados no seu formato original ou exato, estruturado e não estruturado, e sem qualquer tipo de processamento, com o objetivo de fornecer uma visão não modificada ou não refinada dos dados aos analistas, para que possam utilizá-los. para descobrir e analisar. Ajuda-os a colocar perguntas novas ou difíceis sem restrições. Os data lakes não substituem os armazéns de dados. Na realidade, como proteger e controlar os data lakes é um tema muito importante para os TI.

• Complementar o seu armazém de dados. Já estamos a ver que o Hadoop vem juntamente com os ambientes de armazenamento de dados, assim 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 dados de diferentes esquemas, formatos, etc., para soportar diferentes casos de uso que se pueden integrar em diferentes níveis.

• 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. O Hadoop é frequentemente utilizado como repositório de dados para milhões ou centenas de milhões de transações. As capacidades de processamento e armazenamento em larga escala permitem ainda utilizar o Hadoop como um espaço isolado para descoberta e definição de padrões, a ser monitorizado com instruções prescritivas. Pode melhorar continuamente estas instruções a seguir, uma vez que o Hadoop é utilizado constantemente com novos dados que não coincidem com os padrões previamente definidos.

conclusão

Temos visto O que é o Hadoop e para que serve? ao mesmo tempo da relevância que tem atualmente para as empresas e dos desafios de o utilizar devido a alguma dificuldade em encontrar especialistas na área. 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.