¿Cómo funciona Big Data y Hadoop?

Cada vez se generan más datos que provienen de diferentes fuentes como redes sociales, plataformas de vídeo, ecommerce o el IoT. Las empresas necesitan almacenar, procesar y analizar esta información. Aquí es donde entra Hadoop, el elefante amarillo que muchas veces es más conocido por su símbolo que por su nombre. En este post, compartiremos las claves de cómo funciona Big Data y Hadoop.

¿Cómo funciona Big Data y Hadoop?

Se podría decir que Hadoop surgió como una iniciativa de código abierto que trataba de resolver los problemas asociados al Big Data y el Data Science. Ha sido tal su uso que en el argot de los datos masivos, Hadoop casi se ha convertido en sinónimo de Big Data. Su desarrollo está coordinado por la compañía Apache Foundation.

Hadoop es un framework open-source desarrollado en Java principalmente que soporta aplicaciones distribuidas sobre miles de nodos y a escala Petabyte. También permite ejecutar aplicaciones en clusters de hardware básicos.

Esta herramienta facilita almacenar información y permite realizar consultas muy complejas sobre las bases de datos, que resuelve de forma rápida.

Las ventajas de Hadoop

Hadoop ofrece una gran capacidad de procesamiento y almacenamiento. Por ello, los aportes que trae al Big Data permiten que sea más fácil el manejo de grandes volúmenes de datos.

Tolerancia a fallos

En el ecosistema de Hadoop, por mucho que los nodos, discos o bastidores fallen al ejecutar tareas en clústeres grandes, se recuperan de forma fácil, puesto que los datos se replican en varios DataNodes de otras partes de los clústeres de Hadoop. Esta aplicación hace 3 copias de cada bloque de archivos y lo almacena en diferentes nodos, lo que garantiza la disponibilidad de los datos.

Control de Costes

El programa es de código abierto y utiliza un hardware básico que es rentable a diferencia de otras bases de datos relacionales tradicionales que requieren de un hardware costoso y procesadores de alta gama para lidiar con toda la información de Big Data.

Escalabilidad

Hadoop es un modelo altamente escalable, ya que según crece el volumen de datos recibidos, solo es necesario agregar más nodos a la estructura. El número de los nodos se puede aumentar o disminuir según los requisitos de la empresa. Además, es un proceso que requiere poca administración. En el RDBMS (sistema de gestión de base de datos tradicional) los sistemas no se pueden escalar para grandes cantidades de datos.

Flexibilidad

A diferencia de las bases de datos tradicionales, en Hadoop se puede crear data Lakes sin necesidad de procesar los datos previamente. Puede manejar cualquier tipo de conjunto de datos, sean estos estructurados (MySql Data), semi-estructurados (XML, JSON) o no estructurados (imágenes y vídeos) de forma muy eficiente.

Esta facilidad de procesar los diferentes tipos de datos lo hace muy flexible y es de gran utilidad para las empresas que podrán usar Hadoop para analizar información de Fuentes como redes sociales, correos electrónicos, etc.

Usos de Apache Hadoop

En los últimos 5 años hemos asistido a un auge exponencial de datos en el mundo. De esta manera, empresas de todos los tamaños y sectores, ya sean de IT, software, ecommerce, etc., utilizan Hadoop en la actualidad, ya que el análisis de Big Data ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones comerciales. Te comentamos el uso que hacen de Hadoop y plataformas relacionadas varias empresas líderes mundiales.

Facebook

La cantidad exacta de publicaciones de imágenes, vídeos, perfiles y todas las actividades que ocurren en Facebook es difícil de calcular. Según expertos, Hadoop es utilizado por la empresa en todos sus productos y de diversas formas.

Acciones que realiza el usuario como likes, actualizaciones de estado o comentarios se almacenan en una base de datos distribuida y personalizada, MySQL. Además, la aplicación de mensajería de Facebook se ejecuta en HBase. Todas las campañas y aplicaciones de los anunciantes y desarrolladores externos que se ejecutan en esta plataforma utilizan Hive para generar sus informes de éxito.

Amazon

El principal comercio electrónico de la actualidad utiliza Elastic MapReduce (EMR) y Elastic Cloud Compute (EC2) que simplifican su procesamiento y análisis de Big Data. Las principales funciones que realiza Hadoop en los servicios web de Amazon incluyen el análisis de registros, indexación web, almacenamiento de datos, aprendizaje automático, simulación científica y bioinformática.

Adobe

Adobe utiliza Apache HBase y Apache Hadoop. Al implementar alrededor de 80 nodos clúster, los procesos de Adobe actualmente tienen 30 nodos que se ejecutan en HDFS, HBase y Hadoop para su operaciones de producción y desarrollo. El ecosistema de Hadoop se ha implementado en Adobe para reducir el tiempo de conocer los datos y los costes mediante el uso de servidores que ya existían.

Hemos repasado los puntos fundamentales de cómo funciona Big Data y Hadoop, así como sus principales ventajas y usos que tiene la aplicación en la actualidad. Quizás es el mejor momento para empezar a aprender sobre el ecosistema de Hadoop.

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