El Big Data cada vez se desarrolla más y, dado el crecimiento de la cantidad de datos, también puedes contar con múltiples sistemas y lenguajes para llevar a cabo un manejo y estudio adecuado de dichos datos. Si te encuentras aquí es porque estás interesado en cómo usar Hadoop para el procesamiento de datos y cuáles son sus ventajas al implementarlo.
Ahora bien, dentro del vasto mundo del Big Data, este software se ha posicionado en popularidad gracias a la facilitación que aporta a los repositorios de Data Lakes. Por ello, desde KeepCoding reconocemos esta importancia y, a continuación, te explicamos qué es y por qué usar Hadoop dentro del mundo Big Data y con relación a un repositorio Data Lake.
¿Qué es Hadoop?
Como primer acercamiento, resulta necesario saber qué es Hadoop para saber por qué te recomendamos usarlo. Por ello, hay que partir de que Hadoop no es más que una colección de herramientas open source (algunas hasta closed source) que desarrollan una estructura de software con el principal objetivo de llevar a cabo un almacenaje adecuado y efectivo de datos.
Por otra parte, Hadoop se compone a partir de cuatro elementos principales para complementar todas sus funciones. A continuación, te exponemos a qué se dedican cada uno de ellos para integrarse en Hadoop:
- HDFS (Hadoop Distributed File System): es el componente de la arquitectura de Hadoop que se encarga de distribuir grandes cantidades de datos en un clúster.
- MapReduce: Map (reading and formatting data) y Reduce (applying transformations/operations on all of the data). Este componente facilita la computación paralela dentro del Hadoop.
- YARN (Yet Another Resource Negotiator): en español, este elemento se traduce como «otro negociador de recursos más«.
- Hadoop Common: este factor relaciona los procesos de los objetos comunes de las bibliotecas entre los diversos módulos de Hadoop.
¿Por qué usar Hadoop?
Ahora bien, para saber por qué deberías usar Hadoop, hay que partir de que, gracias a su arquitectura provista por HDFS + YARN + MAP REDUCE, podrás obtener un DAAaS (Analítica de datos como Servicio) «de libro». El desarrollo de su arquitectura internamente se muestra de la siguiente forma:
Como has podido notar, cada uno de sus componentes desarrollan determinadas funciones que se complementan y producen el almacenamiento y procesamiento de diversos tipos de datos. En suma, este estructura facilita la interacción de los usuarios, tiene un bajo coste, es flexible y escalable, todo ello en tiempo real y ágil.
Estas características son lo que potencian usar Hadoop como software en el proceso de almacenaje y gestión de la información. Por otra parte, te comentamos que su uso principal está ligado a los repositorios Data Lake, por lo que es fundamental saber cómo se complementan la serie de componentes de cada una de estas herramientas.
Usar Hadoop y Data Lake
Además de todo lo mencionado anteriormente, Hadoop te brinda las herramientas tecnológicas y la arquitectura para que puedas adaptarlo a muchas situaciones. No obstante, no debes olvidar que hay que sumar todas sus funciones a todo lo que el uso de un Data Lake implica:
- La seguridad: puesto que podrás complementarlo con los criterios que hayas establecido en cuanto a privacidad de los datos.
- La gestión de usuarios: gracias a este, implementarás las estrategias de Hadoop a los parámetros de accesibilidad e interacción de los usuarios con la información.
- Los ciclos de vida/testing: a través del flujo de datos que ofrece un Data Lake, podrás fusionarlo con los principales componentes de Hadoop para potenciar el manejo de los datos.
- Cloud vs on premise: deberás considerar que existen dos formas de acceder a la información: en la nube o en el escritorio. En realidad, de esto se encarga efectivamente el Data Management al usar Hadoop.
- El Gobierno en general: instaurar las leyes para la manipulación de la información ayudará a que ambas herramientas se complementen y optimicen la estructura, la seguridad y el acceso a los datos almacenados.
Continúa aprendiendo sobre el Big Data
Por medio de este post, te hemos compartido por qué deberías usar Hadoop y cuál es su importancia dentro del mundo Big Data. No obstante, dentro de todas las herramientas, lenguajes y sistemas del manejo de los macrodatos aún queda mucho más por aprender. Por ello, te aconsejamos encontrar más alternativas para profundizar estos conocimientos y poder desarrollarlos de manera práctica.
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