Hadoop: Qué es y para qué sirve
¿Te estás preguntando qué es Hadoop? En la era digital actual, los datos son el recurso más valioso para las organizaciones. El crecimiento exponencial en cantidad y complejidad ha generado una gran tensión entre los gestores de BBDD y las áreas comerciales.
El problema fundamental comienza cuando comenzamos a almacenar cantidad de Terabytes y Petabytes no estructurados. Intentar analizar dicha información requerirá de la utilización de ciertas herramientas y habilidades específicas para aprovechar plenamente las oportunidades que se nos ofrecen.
Hadoop viene a colaborar en la búsqueda de una gestión eficiente del análisis de grandes cantidades de datos, estructurados y no estructurados. En este contexto, Hadoop ha surgido como una poderosa herramienta. Veamos a continuación qué es hadoop, para qué se utiliza y cómo está transformando la forma en que las empresas gestionan sus datos.
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es un marco de código abierto diseñado para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos, distribuidos en clústeres de computadoras, con una enorme potencia de procesamiento y capacidad para ejecutar trabajos simultáneos, mediante el uso de procesamiento en paralelo.
Fue creado por Doug Cutting y Mike Cafarella en 2005 y se basa en el MapReduce de Google y el sistema de archivos distribuidos Google File System (GFS).
¿Para qué sirve Hadoop?
Hadoop tiene una amplia gama de aplicaciones y funcionalidades que lo hacen invaluable en el mundo actual de la gestión de datos. Aquí te presentamos algunas de sus principales funciones y usos:
Almacenamiento Distribuido
Hadoop utiliza el Hadoop Distributed File System (HDFS) para dividir los datos en bloques y almacenarlos en múltiples nodos de un clúster. Esto permite un almacenamiento escalable y redundante, lo que significa que los datos se pueden recuperar incluso si un nodo falla.
Procesamiento Paralelo
La característica más conocida de Hadoop es su capacidad para procesar datos en paralelo utilizando el modelo MapReduce. Esto permite el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, dividiéndolos en tareas más pequeñas que se ejecutan en paralelo en los nodos del clúster. Por ejemplo, una cadena de tiendas minoristas suele tener una gran cantidad de datos de ventas.
Hadoop entonces, se puede utilizar para calcular las ventas totales por tienda de manera eficiente. El proceso se divide en tareas más pequeñas, donde cada tarea calcula las ventas para una tienda específica, y luego se combinan los resultados finales.
Análisis de Datos
Hadoop es ideal para el análisis de datos, ya que permite el procesamiento de datos no estructurados y semiestructurados, como registros de servidores web, datos de redes sociales o registros de aplicaciones móviles. Esto es esencial ara obtener información valiosa de fuentes diversas.
Aprendizaje Automático
Hadoop es compatible con bibliotecas y herramientas de aprendizaje automático como Apache Mahout y TensorFlow. Esto facilita la creación de modelos de aprendizaje automático a gran escala y el entrenamiento de algoritmos con grandes conjuntos de datos. Pensemos en una empresa de comercio electrónico.
Esta podría usar Hadoop para analizar el comportamiento de compra de sus clientes y desarrollar un sistema de recomendación personalizado que sugiera productos relevantes a los usuarios en función de su historial de compras y navegación.
Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Además de procesar datos en lotes, Hadoop también es capaz de procesar datos en tiempo real a través de componentes como Apache Kafka y Apache Storm. Esto es esencial para aplicaciones que requieren respuestas instantáneas a eventos en tiempo real.
Interacción
La conectividad utilizada por la BBDD es Java (JDBC) muy adecuada para interactuar con otros sistemas como SQL y poder transferir y recibir datos de ellos.
Expertise
Se requiere un nivel de conocimiento y habilidad avanzado para gestionarlo eficientemente. No es amigable con principiantes.
Conclusión
Si bien la elección de la herramienta de gestión de BBDD, dependerá de qué tipo y tamaño de datos se quiera manejar, el tipo de operación a realizar, así como el presupuesto disponible para invertir, podríamos afirmar que Hadoop ha mejorado la forma en que las organizaciones manejan y analizan sus datos. Su capacidad para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos distribuidos en clústeres de computadoras, le otorga un valor incalculable en una amplia variedad de aplicaciones, desde el análisis de datos hasta el aprendizaje automático y el procesamiento en tiempo real.
A medida que el mundo de los datos continúa evolucionando, Hadoop constituye la vanguardia de la tecnología de gestión de datos, brindando a las empresas una herramienta para aprovechar al máximo su valioso recurso: la información. Si quieres aprender más sobre Hadoop, puedes hacerlo en nuestro Máster en Business Intelligence y Analytics.