¿De qué se trata el Hadoop MapReduce?
Hadoop MapReduce es un software de código abierto que ofrece capacidad para almacenamiento de datos masivos. Dentro del mismo es posible almacenar grandes volúmenes de datos y a la vez ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware convencional. Lo anterior es muestra de que este representa una alternativa de bajo coste para el procesamiento y trabajo con Big data.
Este software se basa en el algoritmo creado por Google algunas décadas atrás, pero soportado como una iniciativa de Apache Software Foundation. Basado en MapReduce, este se lleva a cabo en dos fases, Map y Reduce, siguiendo una arquitectura del tipo “maestro – esclavo”. De esta forma, es un algoritmo que lleva a cabo tareas de computación distribuida en paralelo.
Hadoop MapReduce, la iniciativa de código abierto de Apache
Hadoop MapReduce es una herramienta de software de código abierto de gran potencia. Tiene la capacidad del almacenamiento suficiente para datos masivos y su procesamiento en clústeres de hardware comercial.
Al igual que MapReduce en sus comienzos, el lanzamiento de Hadoop MapReduce ha llegado para revolucionar el mundo moderno de las tecnologías y la generación masiva de datos. En principio es un concepto revolucionario que ha ido estimulando la transformación de disciplinas como la Data Science y la Data Analytics.
Podría decirse que se basa en la solución que planteó Google muchos años atrás. Cuando la indexación y el page ranking necesitaban una alternativa que aumentase la escalabilidad y la velocidad. Sobre todo, en el procesamiento de datos del motor de búsqueda. La experiencia del usuario se optimizó notablemente. Dando paso a una cantidad de nuevas aplicaciones del fundamento del algoritmo MapReduce en otras tareas de computación.
Con Hadoop MapReduce es posible almacenar y procesar inmensos volúmenes de información. Sin necesidad de recurrir a un único ordenador capaz de realizar todas las tareas y solucionar complejos problemas por sí solo. El algoritmo de MapReduce permite utilizar hardware convencional. Mientras la resolución de problemas se lleva a cabo de forma paralela y distribuida.
Cómo se dividen las fases de Hadoop MapReduce
El funcionamiento de Hadoop MapReduce se caracteriza por la división de datos de entrada en partes independientes. Que luego son gestionadas por los mappers en paralelo. En donde se organizan los resultados de la fase Map, los cuales a su vez funcionan como la entrada hacia la fase Reduce. Por lo general, las fases input y output de cada tarea son almacenadas en un sistema de ficheros.
Las características fundamentales permiten que las tareas de cada fragmento sean ejecutadas en el servidor donde se encuentra almacenado. Siendo este un funcionamiento distribuido. Esto además, aumenta la velocidad con la cual se puede acceder a los datos. De esta forma, las fases Map y Reduce pueden explicarse de la siguiente manera:
- Fase Map. Es una sección que se divide en tareas secundarias conocidas como mappers. Son los encargados de generar pares del tipo clave/valor, los cuales agrupan, ordenan, filtran y transforman los datos en bruto.
- Fase Reduce. Esta fase se desarrolla mediante la gestión de los pares clave/valor producidos por los mappers. La característica más importante de esta fase tiene que ver con que cada reducer genera un fichero de salida propio e independiente. El cual por lo general se escribe en HDFS.
La importancia de utilizar Hadoop MapReduce
Hadoop MapReduce otorga una serie de beneficios que tienen relación con la optimización de características necesarias en Big data. Como por ejemplo la escalabilidad, velocidad, capacidad de almacenamiento y tareas virtuales ilimitadas. Utilizar Haddop MapReduce es importante por las siguientes razones:
- Cuenta con la capacidad de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Es importante debido al crecimiento exponencial de la cantidad de datos que se generan a cada minuto que pasa.
- La tolerancia a fallos es una de las características más aclamadas de este software. Gracias a esta, el procesamiento de datos y la ejecución de aplicaciones están protegidos contra desperfectos de hardware.
- La escalabilidad es un factor muy relevante cuando se utiliza Hadoop MapReduce. Gracias a esta característica es posible hacer crecer el sistema, agregar servidores o nodos de la forma más sencilla, sin necesidad de administración.
- Es una alternativa que permite reducir costes. A diferencia de otras épocas, el poder de almacenamiento y procesamiento está al alcance de cualquiera prácticamente, pues es un software de código abierto utilizable en hardware comercial.
Algunas complicaciones al utilizar Hadoop MapReduce
MapReduce no es una alternativa para la resolución de toda clase de problemas. Este framework es muy útil para tareas de solicitud simple de información y problemas que pueden dividirse en conjuntos independientes. No está pensado para tareas analíticas más complejas, por ejemplo. La productividad al usar MapReduce está marcada por la dificultad de emplear personal principiante capacitado en Java.
La seguridad de datos es otra de las limitantes más reconocibles en MapReduce. Sin embargo, están surgiendo nuevas tecnologías con la capacidad de solventar el tema de la seguridad de datos fragmentados en el entorno Hadoop. Por otra parte, es importante destacar que Hadoop, aunque cuenta con herramientas de fácil manejo, no cuenta con elementos para asegurar la calidad y estandarización de los datos.
Al día de hoy, Hadoop MapReduce es un software elemental para las tareas de procesamiento y almacenamiento de Big data. Su uso y óptimo aprovechamiento requiere profesionales capacitados, especialmente en el manejo de lenguajes de programación como Java. Sin lugar a dudas es una tarea que se desarrolla en el marco de la ciencia de datos, especialidad en la que podrás ahondar iniciando nuestra Maestría en Data Science.
