Qué es Hadoop y qué vinculación tiene con el Big Data
03/09/2018

Qué es Hadoop y qué vinculación tiene con el Big Data

Marketing Digital

En este post vamos a hablar sobre Hadoop y su relación con Big Data. Si aún no has usado o investigado sobre herramientas opensource o Softwares libres de utilización para Big Data que hay en el mercado, es posible que el término Hadoop no te suene aunque es posible que si hayas visto la imagen asociada a Hadoop que lo representa, un elefante amarillo.

 

¿Qué es Hadoop?

 

 El sistema más utilizado en Big Data pra ofrecer capacidades analíticas avanzadas, su desarrollo lo coordina Apache Foundation, facilita el almacenamiento de información y permite hacer consultas complejas sobre las bases de datos existentes, resolviéndolas con rapidez.

 

Es un tipo de solución Big Data, es una plataforma que utiliza un sistema de código abierto para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos; cientos de terabytes, petabytes o incluso más. Permite también ejecutar aplicaciones en clusters de hardware básicos.

 

Su origen se remonta al año 2004 cuando un ingeniero de Google elaboró un documento de técnicas para gestionar grandes volúmenes de datos, dividiéndolo cada vez en problemas más pequeños para que fueran alcanzables y poder llegar a la raíz del problema y encontrar la solución. Su desarrollo se completó en el año 2008.

 

Hadoop surgió como una iniciativa open source para resolver los problemas asociados al Big Data y a la aparición del Data Science y es conocida como la plataforma de código abierto que lidera el ránking de de plataformas Big Data. Incluso en parte de la industria del almacenamiento y aplicaciones analíticas se ha convertido en sinónimo de Big Data en su argot.

 

¿Cómo funciona Hadoop?

 

Hadoop está formado por HDFS y MapReduce y la combinación de estos dos permite que los datos estén replicados y distribuidos por un número determinado de nodos beneficiando la capacidad de acceso a grandes volúmenes. Cuando el usuario quiere ejecutar alguna clase operación sobre estos datos distribuidos, Hadoop se encarga de procesar cada porción de los datos en el nodo que los contiene. De esta forma se aprovecha la localidad de tener los datos cerca de donde se van a procesar y permite escalar de forma casi lineal. En el caso de querer incrementar la capacidad, añadimos más nodos y listo. Del almacenamiento se encarga HDFS y del procesamiento MapReduce.

Entre sus puntos clave se encuentran su capacidad de almacenamiento y procesamiento local, gracias a ellos consigue escalar desde unos pocos servidores hasta miles de máquinas, teniendo todas las máquinas una misma calidad de servicio. 

 

Es un tipo de solución que incorpora herramientas del tipo Sqoop, utilizada para importar datos estructurados en Hadoop cluster o herramientas NoSQL que sirven para realizar el análisis de los datos no estructurados, entre otros.

 

Su sistema de distribución por nodos hace que Hadoop nos proporcione un almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos con una gran capacidad de procesamiento y de gestionar tareas o trabajos de tamaño prácticamente ilimitados. 

 

Esta gran capacidad de procesamiento es gracias, también, a que los grandes conjuntos de datos que almacena se encuentran ubicados en clusters de computadoras que utilizan modelos sencillos de programación.

 

Ventajas de la plataforma Hadoop

 

Debido a estos atributos de gran capacidad de almacenamiento y procesamiento sus ventajas son muchas:

 

Aísla a los desarrolladores de todas las dificultades que puedan surgir en la programación paralela.

• Su sistema de distribución es de gran ayuda al usuario, ya que permite distribuir el fichero en nodos, ordenadores con commodity-hardware.

• Tiene la capacidad de poder ejecutar procesos en paralelo en todo momento.

Dispone de módulos de control para la monitorización de los datos.

• Presenta una opción que permite realizar consultas.

Potencia la aparición de distintos add- ons, que facilitan el trabajo, manipulación y seguimiento de toda la información que en él se almacena.

 

Otra de sus ventajas es que se puede implementar sobre hardware a un coste relativamente bajo, siendo el software totalmente gratuito.

Esta circunstancia implica que aquella información que anteriormente las empresas no podían procesar debido a los límites de la tecnología existente o a barreras de tipo económico, ahora mismo pueda ser almacenada, gestionada y analizada, gracias a Hadoop.

 

Cualquier organización que utilice Hadoop puede obtener información nueva, al mismo tiempo que realiza cualquier tipo de análisis de datos.

 

Su uso se está expandiendo cada vez más entre las empresas que lo utilizan por el coste relativamente bajo que implica su implementación, un rápido retorno de la inversión y la posibilidad de afrontar nuevos retos y dar solución a problemáticas que antes no podían asumir, o que quedaban sin respuesta.

 

Viendo las características de Hadoop y sus ventajas ¿a qué crees que es debido que lidere el ranquin de las soluciones Big Data?

 

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Hadoop es el sistema más utilizado en Big Data para ofrecer capacidades analíticas avanzadas. Es un tipo de solución que utiliza un sistema de código abierto para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, aparte permite también ejecutar aplicaciones en clusters de hardware básicos. 

Entre sus puntos clave se encuentran su capacidad de almacenamiento y procesamiento local, gracias a ellos consigue escalar desde unos pocos servidores hasta miles de máquinas, teniendo todas las máquinas una misma calidad de servicio.

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Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.

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