Las 4 herramientas de Big data imprescindibles

Autor: | Última modificación: 21 de enero de 2022 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
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Big Data es un término que se ha vuelto muy común en empresas privadas y organismos públicos. Cada vez son más las empresas que basan sus decisiones estratégicas en el análisis de grandes volúmenes de datos mediante herramientas Big Data. En este post, compartiremos cuáles son las 4 herramientas de Big Data imprescindibles para sacar el máximo rendimiento de los macrodatos.

En los últimos años se ha producido un progreso considerable en la capacidad de procesamiento de datos, lo que provoca que la cantidad de datos procesados se haya incrementado exponencialmente. De esta manera, el desarrollo de las herramientas de Big Data para analizar, procesar y almacenar los datos es un aspecto fundamental en la evolución del Big Data.

El Big Data parte de tres disciplinas base como son la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning y el Deep Learning. La IA se define como un conjunto de programas informáticos que imitan la inteligencia humana. El Machine Learning y el Deep Learning son modelos de IA basados en algoritmos que permiten realizar acciones específicas como el reconocimiento de imágenes, la elaboración de predicciones o el procesado de lenguaje.

A continuación, comentamos las 4 herramientas de Big Data que son imprescindibles para llevar a cabo estas funciones.

Apache Hadoop

Apache Hadoop es una herramienta base de Big Data. Se trata de un framework de código abierto que permite almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de forma distribuida y escalable mediante el modelo de programación MapReduce.

El componente principal de Apache Hadoop es HDFS (Hadoop Distributed File System) y se ha convertido en el estándar mundial de servicios de almacenamiento distribuido. Sus principales ventajas son:

  • Permite el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Tiene una alta velocidad gracias a su modelo de cómputo distribuido.
  • Posee una gran tolerancia a fallos de hardware mediante la redirección de nodos en caso de error y la creación de copias automáticas.
  • Es flexible en el almacenamiento de datos no estructurados como imágenes, vídeos o textos.

Apache Spark

Apache Spark también es un framework de código abierto de procesamiento distribuido y escalable basado en el modelo de programación MapReduce que permite procesar grandes volúmenes de datos empleando clusters. Su principal diferencia con Apache Hadoop es que Spark puede llegar a procesar datos hasta 100 veces más rápido.

La organización en clústeres permite realizar operaciones sobre un gran volumen de datos. Además, el sistema trabaja en memoria para lograr una mayor velocidad de procesamiento. Lo que la ha convertido en la herramienta de Big Data más potente para el procesamiento de grandes volúmenes de información.

La plataforma Spark está compuesta por distintas soluciones para potenciar su rendimiento:

  • Spark SQL: es un módulo para el procesamiento de datos estructurados.
  • Spark Streaming: es el componente que posibilita la ingesta de datos en tiempo real mediante un proceso de gestión continuo.
  • Machine Learning Library (MLlib): son bibliotecas de algoritmos de Machine Learning para distintas finalidades como la clasificación, regresión, análisis, etc.
  • GraphX: es una API (Application Programming Interface) de procesamiento gráfico.

ELK

ELK Stack o Elastic Stack es un conjunto de herramientas de código abierto que permiten recoger datos de cualquier tipo de fuente y en cualquier formato para realizar búsquedas, análisis y visualización de los datos en tiempo real. A continuación, mencionamos los 3 proyectos:

  • Elasticsearch es un motor de búsqueda y analítica distribuido basado en documentos tipo JSON. Se trata de una base de datos NoSQL que permite indexar y analizar en tiempo real grandes volúmenes de datos. Los usos más comunes son la búsqueda de texto completo, el autocompletado y la búsqueda instantánea.
  • Logstash es una herramienta de ETL (Extract, Transform and Load) que permite extraer datos de una gran cantidad de fuentes de forma simultánea, realizar transformaciones sobre los mismos y almacenar dichos datos en diversos sistemas de almacenamiento.
  • Kibana permite visualizar y explorar en tiempo real grandes cantidades de datos almacenados en Elasticsearch a través de dashboards personalizados e interactivos.

Python

Además de extraer y almacenar información es necesario analizar los datos para extraer información valiosa que después las empresas puedan utilizar y tomar decisiones conforme a ella.

Python es un lenguaje de programación que se ha convertido en el más utilizado en la analítica de datos y el machine learning gracias a su abundante cantidad de librerías y paquetes que han sido desarrollados por científicos y la comunidad de programadores.

Uno de sus principales inconvenientes es que Python no es un lenguaje demasiado rápido en su ejecución, por lo que se utiliza para tareas de analítica o procesamiento de datos que no requieran de una gran velocidad de procesamiento.

Brevemente hemos repasado las principales herramientas de Big Data. No solo es necesario almacenar grandes cantidades de datos, sino que tenemos que sacar provecho de los terabytes de información. Ahora ya sabemos qué aplicaciones utilizar para cada proceso.

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