¿Conoces qué es Hadoop?
Hadoop es una implementación MapReduce de código abierto que sirve para almacenar y procesar cantidades masivas de datos. A su vez sirve para ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware convencional. Sus principales características son la capacidad de almacenamiento masivo para datos de todo tipo de origen y gran potencia de procesamiento.
Hadoop es un framework iniciativa de Apache que da soporte al mecanismo MapReduce. Como se ha mencionado, el objetivo principal es el almacenamiento de grandes cantidades de datos y que estos puedan ser recuperados posteriormente. Otra de las grandes características de Hadoop es la velocidad de respuesta en el procesamiento de datos, lo cual es posible gracias a la distribución de códigos en múltiples nodos que funcionan en simultáneo.
Principales características de Hadoop
El fundamento de Hadoop es, como framework original, la de basar su rápida respuesta en el procesamiento de datos en la distribución de códigos en diferentes ordenadores. Es decir, el clúster Hadoop recibe una cantidad de información, luego esa información es mezclada, organizada y distribuida en pares clave/valor. Destianando a otros servidores que procesan los datos de forma simultánea e independiente.
Algunas de las principales características de Hadoop incluyen la posibilidad realizar procesamiento de datos masivos y distribuidos. Esta característica es posible gracias a un patrón de almacenamiento distribuido y una forma de tratamiento de datos. La cual facilita el procesamiento individual de cada servidor. Además, otras de sus grandes características son la gran escalabilidad, tolerancia a fallos, bajo coste, flexibilidad, entre otros.
Método de organización de datos de Hadoop
Es una de los componentes más importantes debido a que su manera de estructurar la organización de datos permite una gran escalabilidad. De esta forma, aumentar el almacenamiento se hace más sencillo y menos costoso, lo cual también influye en la velocidad de respuesta por lo que tiende a incrementarse.
Por otra parte este método permite que el framework de trabajo adapte MapReduce en distintos lenguajes de programación, haciéndose mucho versátil.
Alternativa de bajo coste
La implementación Hadoop, al ser una licencia de software abierto con la potencia y calidad necesaria para realizar tareas complejas de procesamiento de datos se convierte en una opción de bajo coste para los sistemas que la emplean.
Flexibilidad de almacenamiento
En Hadoop, los datos no son almacenados antes de su procesamiento. Además, también permite el almacenamiento de datos tanto estructurados como no estructurados, de distintos orígenes. Se pueden acopiar tanta cantidad de datos como se necesite y luego decidir cómo se utilizaran.
Independencia y tolerancia a fallos
Esta cualidad radica en la capacidad de procesamiento de datos de forma distribuida. De esta manera, al ser múltiples nodos, si alguno de estos falla sus tareas son traspasadas al siguiente, replicando los datos en múltiples ordenadores.
Los componentes de Hadoop
Entre los principales componentes de Hadoop se pueden distinguir:
- Un sistema de archivos HDFS. En esta clase de sistemas los datos no se alojan en único ordenador principal, sino que se distribuyen en varios servidores entre los que conforman el clúster, los cuales realizan tareas independientes al mismo tiempo.
- Framework MapReduce. Es otro enfoque sistemático que se basa en el componente anterior, el sistema de distribución de datos HDFS, con la finalidad de conseguir procesamiento en paralelo de datos. Se trata de la tradicional arquitectura en la cual un ordenador maestro recibe la información, la organiza y envía tareas de procesamiento a cada uno de los servidores esclavos en el clúster de Hadoop.
¿Qué es HDFS?
De sus siglas en inglés Hadoop Distributed File System, es el método de almacenamiento predeterminado de Hadoop. Este sistema está basado en GFS de Google. Este sistema se divide en bloques de tamaño fijo que se encuentran almacenados en el clúster. El funcionamiento independiente de cada uno de los servidores que componen el clúster es posible gracias al protocolo específico de bloques de HDFS.
Otras de las tareas que se pueden ejecutar a partir del sistema HDFS son copiar extensos conjuntos de ficheros, exclusión de servidores, verificación del sistema, restablecimientos de bloques, etc.
Algunos beneficios que se obtienen de utilizar Hadoop
- Gracias a su característica fundamental. La información se distribuye en diferentes servidores y se procesa en paralelo.
- Cuenta con múltiples mecanismos para monitorizar datos.
- Es posible hacer consulta y recuperación de datos.
- Es de fácil manipulación, por lo que los desarrolladores no se ven en la necesidad de lidiar con las complicaciones que supone la programación en paralelo.
- Incluye distintas funciones que permiten el procesamiento, seguimiento y supervisión de la información almacenada.
La importancia de Hadoop para el Big data
Gracias a las ventajas que ofrece Hadoop, como por ejemplo el procesamiento y su potente capacidad de análisis de datos. Esta se convierte en una herramienta indispensable en el Big data tal como se conoce al día de hoy.
Hadoop permite que el Big data es posible, ya que tiene la capacidad suficiente para almacenar y procesar grandes cantidades de datos en su formato original. Para ser analizados y procesados. Es una herramienta muy útil en la gestión de empresas, debido la facilidad que brinda a la hora de descubrir y analizar patrones de comportamiento y preferencias.
Hadoop es la herramienta de software más utilizada por las empresas en el Big data. Al igual que este concepto, tiene un alto nivel de relevancia en la gestión empresarial. Es por esa razón que en las empresas modernas se hace cada vez más necesaria la contratación de perfiles que dominen esta clase de conocimiento. Los programas a distancia como la Maestría Big Data & Business Analytics tiene lo necesario para instruirte en este y muchos otros temas.
