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Hadoop MapReduce ¿Conoces de qué se trata?

Hadoop MapReduce es la iniciativa de Apache que da soporte al paradigma de programación presentado por Google en 2004, es decir el mismo MapReduce.

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    Hadoop MapReduce ¿Conoces de qué se trata? 

    Hadoop MapReduce es la iniciativa de Apache que da soporte al paradigma de programación presentado por Google en 2004, es decir el mismo MapReduce. Este último nació con la finalidad de optimizar los resultados de búsqueda, de manera que la información se procesara de forma veloz. Después, las múltiples aplicaciones del paradigma MapReduce comenzaron a utilizarse en otros entornos.

    Años más tarde nace Hadoop como parte de la evolución de MapReduce, el framework original. Hadoop MapReduce puede considerarse la base de lo que hoy se conoce como Big data. Debido a que este paradigma de procesamiento de datos, sobre todo luego de combinarse con Cloudera, revolucionó el sector.

    Esta arquitectura cambió el procesamiento de datos masivos. Llevando a una modalidad en la que este se realiza de forma distribuida entre varios ordenadores que trabajan como uno solo. En donde logran tiempos de procesamiento mucho más cortos, además de conceder otro tipo de ventajas.

    ¿Qué es Hadoop MapReduce?

    Uno de los objetivos principales del soporte Hadoop MapReduce, el cual se proporciona por la iniciativa Apache. Es el almacenamiento de una inmensa cantidad de datos. Al mismo tiempo que permite la consulta posterior de los mismos en tiempos de respuesta mucho más cortos.  Es un framework que consigue esta clase de resultados más veloces gracias a su procesamiento distribuido en múltiples nodos que desarrollan información a la vez.

    Se puede decir que el fundamento principal de este tipo de arquitectura de procesamiento de datos. Es que aun cuando cada servidor trabaja de forma independiente. De igual forma, el proceso se lleva a cabo, logrando una respuesta en conjunto, es decir, aplicando como un equipo. El resultado final es que el grupo entero trabaja como una única máquina con recursos escalables.

    Principales características de Hadoop MapReduce

    Es importante mencionar que la característica más fundamental de Hadoop MapReduce es el procesamiento de datos de forma distribuida en varios servidores que ofrecen respuesta al unísono. Esta caracteriza se logra gracias a lo siguiente:

    • Hadoop MapReduce sigue un patrón de almacenamiento distribuido, o lo que se conoce como HDFS. En este patrón cada ordenador acumula una parte de la información.
    • El mecanismo de almacenamiento de Hadoop MapReduce es posible. Gracias a que cuenta con una forma de estructurar el procesamiento de datos. Que hace posible que cada nodo pueda tratar independientemente la información de su propio nodo.  
    • Este mecanismo de procesamiento de datos hace que se logre una alta escalabilidad. Gracias a ello es posible incrementar la capacidad de almacenamiento del sistema de forma muy sencilla y a un menor coste. Esto también hace posible que la respuesta sea mucho más rápida.
    • Es un mecanismo muy versátil, puesto que el framework de trabajo cuenta con la posibilidad de aplicar MapReduce con distintos lenguajes de programación.

    Algunas otras características importantes de Hadoop MapReduce

    • La flexibilidad. Gracias a que los datos no se procesan antes de su almacenaje. Es posible acumular la cantidad de datos necesaria, sean estos estructurados o no estructurados. Luego se puede decidir de qué forma se utilizarán.
    • Soporta fallos. Debido a que se trata de un sistema de procesamiento distribuido, cada nodo u ordenador cuenta con soporte ante fallos. Esto quiere decir que al presentarse un fallo en alguno de los nodos, las tareas de este son transferidas a otro de sus pares. Estos datos se replican de forma automática en varios ordenadores.
    • Es un sistema de bajo coste. Esto se debe a dos razones principales. La primera es que se trata de un software libre u open source. La segunda tiene que ver con que este emplea hardware convencional para almacenar y procesar datos.

    ¿Por qué se utiliza en Big data?

    Existen varias razones para utilizar Hadoop MapReduce en Big data. La principal causa es porque este framework ofrece capacidades superiores de análisis de datos.

    Entre los usos más comunes de Hadoop MapReduce en Big data destacan el almacenamiento de ingentes cantidades de datos estructurados o en formato original, de forma que luego puedan ser procesados y analizados. También destaca la ventaja de poder realizar pruebas que sirvan para optimizar la eficiencia de la gestión y los procesos de las organizaciones. 

    Al emplear Hadoop MapReduce en el Big data como banco de información, las empresas pueden distinguir y definir patrones de comportamiento basados en la inmensa cantidad de datos recibidos a través de los dispositivos IoT. Por otra parte, al ser un método flexible, permite la modificación de los sistemas de datos de las compañías dependiendo de las distintas necesidades que se vayan presentando.

    Algunas ventajas que se obtienen al utilizar

    • Procesamiento de datos es distribuido. Por consiguiente, las labores se ejecutan en paralelo.
    • Es posible realizar consultas de datos.
    • Al utilizar Hadoop MapReduce, los programadores evitan las complicaciones. Que supone la programación en paralelo.
    • Cuenta con mecanismos para llevar seguimiento de datos.
    • Tiene diversas funciones que permiten la supervisión y control de toda la información que se almacena.

    Hadoop MapReduce fue en su momento el inicio de todos los avances que hoy se conocen en el Big data. Como has podido observar se trata de una arquitectura que brinda una serie de ventajas, especialmente en su uso empresarial. Sin embargo, también existen algunas desventajas que las nuevas tecnologías intentan solventar con la creación de diferentes alternativas al mismo. 

    Por otra parte, el complejo mundo de la programación con Hadoop requiere un grado de preparación específico. Esto puedes conseguirlo completando uno de nuestros posgrados a distancia como lo es la Maestría Big Data & Business Analytics.   

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