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Big Data Hadoop: importancia, funcionamiento y futuro

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Tiempo de lectura: 5 minutos

Big Data Hadoop es tecnología en estado puro, es software y constituye, además, uno de los máximos exponentes del potencial del desarrollo open source o de código abierto en la nube. En este marco, tanto la ejecución de aplicaciones, como el almacenamiento de datos son posibles y pueden llevarse al extremo, ya que sus clusters de hardware básico tienen tal capacidad de procesamiento y gestión que los volúmenes masivos o tareas simultáneas no son ningún impedimento.

La disponibilidad de datos, una nueva generación de tecnología y un cambio cultural hacia la toma de decisiones impulsada por datos continúan intensificando la demanda de datos y tecnología analítica. IDC predice que el mercado de Big Data Hadoop y análisis de negocios aumentará a más de 203 mil millones de dólares americanos en 2020.

¿Qué es Big Data Hadoop?

Big Data Hadoop es un sistema flexible que proporciona almacenamiento y procesamiento de datos a través de hardware básico. Se trata de una alternativa relativamente económica y con múltiples opciones dentro de su propio ecosistema, que se plantea como la mejor opción, en muchos casos, cuando se compara con sistemas costosos y personalizados hechos a medida para el trabajo en cuestión. En la actualidad, es el sistema más utilizado para el análisis big data y, de hecho, se afirma que más de la mitad de las compañías de Fortune 50 lo usan (Prnewswire).

Una de las características que definen Big Data Hadoop es que las empresas pueden agregar o modificar su sistema de datos a medida que cambian sus necesidades, utilizando piezas baratas y fácilmente disponibles de cualquier proveedor de TI.

En su estado original, el que se descubre utilizando los módulos básicos que Apache pone a disposición del usuario, puede parecer muy complejo, incluso para los profesionales de TI. Por este motivo, se han desarrollado varias versiones comerciales, que simplifican la tarea de instalar y ejecutar un sistema Hadoop, a la vez que ofrecen servicios de capacitación y soporte.

Big Data Hadoop hace posible que las empresas pueden expandir y ajustar sus operaciones de análisis de datos a medida que su negocio se crece, y el apoyo y el entusiasmo de la comunidad de código abierto que lo respalda ha conducido a grandes avances para hacer que el análisis de grandes datos sea más accesible para todos.

¿Por qué es importante Big Data Hadoop?

Hadoop ha transformado la forma de hacer negocios de muchas empresas y sigue haciéndolo. Entre las ventajas más importantes de Big Data Hadoop se encuentran las siguientes:

  1. Almacenamiento. Volúmenes masivos, datos dispares y formatos heterogéneos, información estructurada y no estructurada, todo puede conservarse gracias a la capacidad de Hadoop que pone la base necesaria para crecer analíticamente con las oportunidades del Internet de las cosas (IoT).
  2. Añadiendo nodos se consigue aumentar el poder computacional y la velocidad de procesamiento de Hadoop.
  3. Copias de seguridad que se almacenan automáticamente. Un motivo más para confiar en Hadoop, de gran importancia, puesto que todos pueden sufrir las fallas de hardware… pero nadie quiere tener que lidiar con sus consecuencias.
  4. Gracias a su modelo de computación distribuida, Big Data Hadoop facilita que la arquitectura de sistemas acompañe al negocio en su expansión.
  5. Bajo coste. Como todo open source, es gratis.

¿Cómo funciona Big Data Hadoop?

Actualmente, se incluyen cuatro módulos básicos en el marco básico de Big Data Hadoop. Son los siguientes:

  1. Hadoop Common: las bibliotecas y utilidades utilizadas por otros módulos de Hadoop.
  2. Sistema de archivos distribuidos Hadoop (HDFS): el sistema escalable basado en Java que almacena datos en varias máquinas sin organización previa.
  3. YARN: proporciona administración de recursos para los procesos que se ejecutan en Hadoop.
  4. MapReduce: un marco de software de procesamiento paralelo. Está compuesto de dos pasos. Map, un nodo maestro que toma entradas y las divide en subproblemas más pequeños y luego los distribuye a nodos de trabajadores. Después, el nodo maestro toma las respuestas a todos los subproblemas y los combina para producir resultados de forma eficiente y rápida.

¿Cuáles son las tendencias de futuro para Big Data Hadoop?

Al hablar de Hadoop en unos meses o en unos años puede que no lo hagamos de inteligencia artificial, aprendizaje automático ni de deep learning. El ecosistema Big Data y la tecnología Hadoop brindan plataformas maduras, estables y con muchas funciones para que las organizaciones verticales globales implementen proyectos digitales complejos. Ése es su papel y seguirá siendo así.

Sin embargo, no hay que olvidar que la madurez tecnológica es solo un factor necesario. La capacidad de la organización en términos de una mentalidad orientada a la innovación es clave para impulsar el cambio interno.

¿Cuáles son los desafíos de usar Hadoop?

Big Data Hadoop está asociado a la flexibilidad, la escalabilidad, la agilidad y el ahorro, sin embargo, en este panorama tan ventajoso pueden plantearse algunos retos que es preciso conocer.

Entre estos desafíos destacan los que tiene que ver con la seguridad de datos fragmentados, los elevados requisitos de MapReduce en cuanto a utilización de archivos que suponen un obstáculo para determinados procesos de análisis avanzado o la dificultad de nutrir al negocio con los perfiles técnicos necesarios para ocuparse de las responsabilidades derivadas de trabajar con un software open source.

Por último, es preciso tener en cuenta que Big Data Hadoop no cuenta con herramientas completas y fáciles de usar para la administración de datos, limpieza de datos, gobierno de la información y metadatos. De hecho, sus herramientas para la calidad y estandarización de los datos suelen ser consideradas como su principal punto débil por lo que es necesario pensar en otras alternativas para el negocio.

Créditos fotográficos: solarseven

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