¿Cómo es el uso de los datasets y los dataframes? La representación de los datos es un aspecto muy importante dentro de los Big Data, por lo tanto el uso de los datasets y los dataframes son parte de esta disciplina.
Los datasets y dataframes se tratan de la estructura de datos que mantiene la información en los Big Data. Los cuales resultan fundamentales en el procesamiento de la información de la compañía. Además, ambos son regularmente usados por las organizaciones, ya sea que se estén iniciando en el área de la ciencia de datos o que se trate de compañías con perfiles muy experimentados en Big Data.
Definición de datasets y los dataframes
La definición de datasets y los dataframes deben conocerse por cualquier persona que se inicie en el complejo mundo del Big Data y la programación. Aunque, sus nombres tienen la misma base, se trata de procesos diferentes con características propias.
Dataset
Los datasets o conjuntos de datos, tal como su nombre lo indica, hacen referencia a la representación tabulada de los datos. La cual se compone generalmente de información estructurada que se organiza en una especie de matriz. Cada dataset corresponde a un conjunto total de datos dentro de una matriz estadística o tabla de base de datos.
Estos datos generalmente tienen una configuración estándar de filas y columnas. En donde cada columna representa una variable (por ejemplo, características físicas como peso, altura, sexo, entre otros) mientras que las filas son las muestras o registros (por ejemplo, usuarios o clientes).
Por otro lado, los datasets albergan datos tanto cualitativos como cuantitativos, dentro de los cuales se incluyen números enteros y decimales.
Es importante señalar que los datasets dentro de los Big Data son conjuntos de enormes magnitudes de información. En donde no pueden ser manejados por los métodos tradicionales de gestión de datos. De esta manera, estos conjuntos de información contienen un modelo de programación relacional coherente, que mantiene una estructura definida.
Dataframes
Los dataframes son las estructuras de datos más comunes dentro del Big Data y forman parte del lenguaje de programación R. En esta conformación de los datos, se admiten diversos tipos y debido a esto son conocidos como estructuras heterogéneas.
Estos conjuntos de datos mantienen una configuración rectangular con dos dimensiones. Donde las columnas contienen características o variables y las filas representan las muestras (casos, observaciones, individuos u otros).
También es posible visualizar a los dataframes como estructuras de datos con alta flexibilidad, En donde dentro de un mismo conjunto admite datos con distintas características en las filas. Aunque, las columnas si deben mantener un mismo formato de datos.
Adicionalmente, los dataframe son empleados en análisis de datos, ya que diversas plataformas permiten convertir archivos de distintos formatos (.csv, .xml y .json) en este tipo de estructuras.
Diferencias entre datasets y los dataframes
Aunque, tanto los datasets y los dataframes funcionan como estructuras donde pueden organizarse los datos y ambas presentan configuraciones parecidas. Dichas estructuras presentan ciertas diferencias que determinan el tipo de uso que se les puede dar dentro del Big Data.
Los dataframes se originan a partir de datasets y se diferencian de estos, porque la estructura completa se organiza a su vez en columnas. Con cada una de ellas identificadas con su propio nombre.
Adicionalmente, los dataframes son estructuras conformadas por vectores. Donde el número de vector indica el total de columnas que se desean emplear dentro de la organización de los datos. Es importante que estos vectores mantengan una longitud igual, para que no se presenten problemas durante los procesos analíticos.
Tipos de datasets y los dataframes
Los datasets funcionan como las bases de otras estructuras como dataframes y los RDD. Dentro de los datasets se pueden diferencias cuatro (4) tipos que se distinguen según el formato que presentan, además de su origen.
Las características de estos diferentes tipos de datasets, permite que los mismos se empleen según los requerimientos de cada Big Data. Así como, las características y objetivos de los proyectos de análisis de información.
- Archivo. Se trata de un archivador autónomo donde se recopilan la totalidad de los datos que se emplearán en el proyecto. Este tipo de dataset proporciona seguridad y rapidez al momento de poner a disposición los datos para su procesamiento.
- Folder. También denominado “Carpetas” se trata de la adición de variados datasets que se encuentran en un mismo almacén y que además se encuentran interconectados. En los Folders, es necesario que los datos y estructuras presenten un mismo formato.
- Bases de datos. Presenta algunas características similares con los de tipo Archivo. Aunque se encuentran más especializados, pues se enfoca en mantener un mismo formato para ser empleados en aplicaciones puntuales.
- Web. Estos datasets son la recopilación de datos que se almacenan en una página web. Este tipo de estructura de datos se conoce también como URL.
Resilient Distributed Datasets (RDD)
Los RDD son estructuras de datos creados a partir de conjuntos de datasets, por lo cual pueden trabajar de manera paralela. Además, se trata de estructuras muy tolerantes a los fallos, pues soportan datos de diversos tipos y formatos.
Este conjunto de datasets se caracterizan, entre otras cualidades, por lo siguiente:
- Son inmutables, por lo cual es necesario establecer un RDD para cada operación que se desee llevar a cabo.
- Pueden generarse a partir de ficheros de Hadoop y de HDFS.
- Se encuentran localizados en diversos nodos del sistema y tienen la capacidad de ser distribuidos entre los diferentes clústeres. Esto permite que si falla algún nodo en particular. Estos datasets puedan ser migrados hacia otros y seguir siendo funcionales.
Saber escoger entre estos dos tipos de estructura es tan importante como tener conocimientos sobre lenguaje de programación R, ya que esto determinará el éxito y eficacia del Big Data. Conviértete en un experto programador para el desarrollo de Big Data cursando una Maestría en Big Data Analytics, gestión de datos y programación disponibles en la actualidad.
