El Big Data Processing o Procesamiento Big Data es una parte fundamental del ecosistema de lenguajes, sistemas y herramientas del Big Data, puesto que este proceso consolida cada una de las posibilidades para el análisis de datos.

En efecto, el procesamiento de los macrodatos es un conocimiento que es necesario tener en cuenta cuando se piensa en realizar un estudio de Big Data y destacar el valor de la información. Para ello existen ciertas herramientas y cada una de ellas posee ciertas especificaciones, ventajas y funciones. En este post, te explicamos qué es el Big Data Processing.

¿Qué encontrarás en este post?

¿Qué es el Big Data Processing?

El Big Data Processing o Procesamiento Big Data hace referencia a la gran cantidad de herramientas, sistemas y programas que llevan a cabo el procesamiento de los macrodatos. Este conjunto de alternativas para el estudio de la información se presenta como una serie de oportunidades de solución para lograr destacar el valor de los datos, de manera que se conviertan en una ventaja tanto para la toma de decisiones como para establecer las rutas de acción en una empresa.

Dentro del Big Data Processing o Procesamiento Big Data podrás encontrar una gran variedad de sistemas y, a continuaciónn te compartimos algunos de los más populares:

Scala: lenguaje de programación

Es uno de los lenguaje de programación más usados para el manejo del Big Data Processing. De hecho, actualmente lo emplean grandes empresas, como Twitter, Netflix, Coursera, The Guardian, Telefónica y Disney.

Estas son algunas de sus principales características:

Fue creado en el 2003 por Martin Odersky en la EPFL (Escuela Politécnica Federal de Lausana).
Es un lenguaje de propósito general que se ejecuta en la JVM (Máquina virtual Java o Java Virtual Machine).
Scala es un lenguaje multiparadigma.
Además de en el Big Data, también se usa en proyectos DSL (Digital Subscriber Line o Línea de Abonado Digital).

Hadoop: software

Es una colección de herramientas que poseen como software y que se caracterizan por ser de código abierto, aunque podrás encontrar algunas que sean closed source. A continuación, te compartimos algunos asuntos fundamentales para tener en cuenta:

Hadoop posee una integración con el UNIX: Linux-UNIX.
También podrás encontrarlo con POSIX (Portable Operating System Interface for UNIX).
Hadoop posee una interfaz para operar sobre ficheros llamada HDFS (Hadoop Distributed File System).
Este software trabaja a través de cuatro componentes importantes: HDFS (Hadoop Distributed File System), YARN (Yet Another Resource Negotiator), MapReduce y Common.

ElasticSearch: servidor de consulta

ElasticSearch es un servidor de consulta de datos reconocido por su sistema Lucene. En definitiva, ElasticSearch es una herramienta de búsqueda de texto completo. Además, este servidor facilita su uso, ya que cuenta con documentos JSON. A continuación, te compartimos algunos aspectos importantes:

Desde su inicio, empezó a utilizar formato JSON.
Elastic Search funciona de manera muy sencilla e intuitiva. Esto es gracias a su manejo de HTTP, lo que permite que se integren las personas desde cualquier sitio.
Para usar este servidor no debes instalar un indexado o un buscador ni aprender a hacer un SQL.

Tableau: exploración y visualización de datos

Tableau es la herramienta más reconocida en el mundo de la exploración y visualización de datos debido a la ayuda y facilitación que ofrece dentro del Big Data al convertir la información almacenada en una experiencia dinámica e interactiva. Ahora, te compartimos algunas características:

Tableau te ayuda a ver tus datos de forma clara y eficiente.
Uno de sus principales objetivos es capacitar a las personas para que puedan hacer un dashboard propio con su información.
Tableau busca la visualización de datos acertada y dinámica.

Las 4 V’s del Big Data Processing

Ahora bien, para llevar a cabo un procesamiento de datos adecuado es fundamental que cuente con ciertas características para su desarrollo. Por este motivo, ahora te compartimos cuáles son las cuatro V’s del Big Data Processing:

Volumen: evidentemente, cuando se habla de Big Data, se hace referencia a la gran cantidad de datos que se generan y pueden procesarse, sin importar su tamaño.
Velocidad: como hablamos de una gran cantidad de datos, el ritmo con el que se realiza el estudio de los datos debe ser muy veloz, debido al flujo de los macrodatos.
Variedad: por otra parte, los formatos de la información son muy variados y cada uno de ellos debe procesarse sin importar su especificidad.
Veracidad: por último, este aspecto hace referencia al proceso de limpieza y confiabilidad que debes mantener durante el procesamiento de los macrodatos.

Conoce más sobre el mundo Big Data

En el transcurso de este post, te hemos expuesto qué es Big Data Processing o Procesamiento Big Data; como habrás notado, es de suma importancia conocer cómo funciona para el manejo de los macrodatos. No obstante, este es un campo muy amplio que posee programas, sistemas y lenguajes específicos para el Big Data. Además, cada uno de ellos tiene características y funciones muy ventajosas que deben ser estudiadas por separado.

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