El big data está cambiando cómo las organizaciones trabajan con la información.1 Apache Hadoop es la piedra angular de este cambio. Es una plataforma de código abierto creada para gestionar grandes cantidades de datos. Comenzó a inicios de los 2000 para mejorar la rapidez de las búsquedas en internet.1 Mientras tanto, Google nacía para liderar en búsquedas web. Pero Hadoop se destacó por su enfoque en almacenar y procesar datos.
Su nombre viene de un elefante de juguete, el favorito del hijo de su cofundador.
Principales Insights
- Hadoop es una infraestructura de código abierto para el manejo de big data que reúne todos los componentes necesarios.
- Sus orígenes se remontan a principios de los años 2000, cuando se creó para la indexación de motores de búsqueda.
- Hadoop ofrece características atractivas como la capacidad de adaptarse y procesar conjuntos de datos de casi cualquier tamaño.
- El proyecto Hadoop debe su nombre al elefante de juguete del hijo de su creador.
- Hadoop distribuye el poder de procesamiento entre varias máquinas, haciéndolo más accesible y flexible que otros sistemas.
Qué es Apache Hadoop
Apache Hadoop es una infraestructura de código abierto para trabajar con grandes datos. Reúne varias partes para almacenar y analizar datos a gran escala2. Con Hadoop, puedes guardar y procesar grandes volúmenes de información rápidamente3.
Una infraestructura de código abierto para big data
Esta estructura es gratis y usa equipos estándar para almacenar datos masivos3. Además, es fácil de usar, barata y provee herramientas variadas. Así, puedes ajustarla para trabajar con varios datos sin problemas3.
Componentes clave: HDFS, MapReduce, YARN
Entre sus componentes están Hadoop Common, HDFS, MapReduce y YARN. Cada uno cumple una función específica en el manejo de datos. Así, Hadoop ofrece una plataforma completa para gestionar grandes volúmenes de información.
Historia y orígenes de Hadoop
Hadoop empezó a ser usado en los 2000. Se usaba para buscar en internet más rápido, algo vital para empresas emergentes.4 Durante esa época, Google estaba naciendo y revolucionando la forma en que buscamos en la red. Hadoop, por su lado, vio en su tecnología una forma de jugar en el campo del almacenamiento y análisis de datos.4
Creado a principios de los 2000 para motores de búsqueda
Mike Cafarella y Doug Cutting lo sacaron al mundo un 1 de abril de 2006.4 Era su respuesta, una de código abierto, para manejar grandes cantidades de información.4 Le pusieron Hadoop en honor al juguete favorito del hijo de Doug Cutting, un elefante.4
Inspirado en ideas de procesamiento distribuido de Google
En 2004, Google introdujo MapReduce para lidiar con datos en la web.4 Esta innovación inspiró a Hadoop.4 Así, empezó a crecer su sistema de computación distribuida.4
El nombre Hadoop proviene del elefante de juguete del hijo de Doug Cutting
El nombre, como hemos dicho, surgió de un elefante de juguete. El hijo de Doug Cutting era quien lo usaba para jugar.4
Importancia y beneficios de Hadoop
Hadoop es muy popular por los grandes beneficios que brinda. Permite guardar y trabajar con mucha información de distintos tipos.5 Su forma de trabajar en red le da mucha fuerza al procesar datos. Esto se mejora añadiendo más equipos.3
Capacidad de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos
La función principal de Hadoop es administrar gran cantidad de información. Se usa mucho en redes sociales e Internet de las Cosas.5
Alto poder de cómputo distribuido
Con Hadoop puedes hacer muchas tareas al mismo tiempo.3 Añadir más máquinas aumenta su capacidad para trabajar aún más.5
Tolerancia a fallos y redundancia de datos
Hadoop cuida mucho la seguridad de los datos. Si falla un equipo, otro puede terminar el trabajo.5
Flexibilidad y escalabilidad de Hadoop
Hadoop brinda flexibilidad al poder guardar datos sin procesar de antemano.6 Así, puedes guardar mucha información sin límites y decidir después cómo usarla.6 Por otra parte, su escalabilidad permite añadir más nodos para procesar mayores volúmenes de información.6
Almacenamiento de datos sin procesar previo
Con Hadoop, guardar datos sin procesar de antes da a las empresas mucha libertad.6 Pueden reunir datos de varios lugares sin saber inicialmente su uso futuro.6 Esta libertad lleva a encontrar nuevas oportunidades de negocio entre tanta información.6
Fácil expansión agregando más nodos
La escalabilidad de Hadoop es muy destacada.6 Puedes aumentar su capacidad fácilmente al agregar más nodos, lo cual es vital para procesar más datos.6 No hay problema en adaptarse a las demandas crecientes de big data gracias a esta característica.6
Bajo costo de implementación
Hadoop es bueno por su bajo precio. Como es de código abierto, no hay que pagar por licencias. También, usa hardware común, ahorrando dinero en comparación con otras opciones para manejar big data72.
| Característica | Beneficio |
|---|---|
| Código abierto | Sin costos de licencia7 |
| Hardware estándar | Costo aproximado de cientos de dólares por terabyte2 |
| Escalabilidad | Capacidad de procesar conjuntos de datos de gigabytes o petabytes2 |
| Comunidad activa | Rápida implementación de nuevas funcionalidades2 |
Hadoop es barato por ser de código abierto y compatible con hardware estándar. Esto lo hace una gran opción económica para trabajar con big data72.
Retos y desafíos de Hadoop
Hadoop es muy útil para trabajar con grandes cantidades de datos. Sin embargo, afronta ciertos problemas.3 El sistema MapReduce, vital en Hadoop, no funciona bien para todas las tareas, sobre todo las complejas y que se repiten.3 Adicionalmente, hay una falta de expertos en MapReduce. Esto hace que usar Hadoop sea más complicado.3
Seguridad y gobierno de datos
La protección de datos en Hadoop es otro tema de importancia.3 Aunque están surgiendo nuevas soluciones, la distribución de Hadoop trae problemas para cuidar los datos.3
Limitaciones de MapReduce
3 Hadoop puede ser desafiante en el área de analíticas avanzadas que se repiten. Esto lo hace menos útil en ciertos escenarios de big data.3 A pesar de ser fuerte en el manejo de mucha información, MapReduce no siempre es la mejor opción para análisis complicados y en tiempo real.
| Reto | Descripción |
|---|---|
| MapReduce no es adecuado para tareas avanzadas | 3 El modelo de programación MapReduce presenta limitaciones en aplicaciones de big data complejas y repetitivas. |
| Escasez de talento en programación MapReduce | 3 La falta de expertos en Hadoop y MapReduce dificulta su uso eficaz. |
| Seguridad y gobierno de datos | 3 Hadoop enfrenta problemas de protección y control de datos debido a su estructura. Aunque hay esfuerzos por mejorar en este aspecto. |
Casos de uso de Hadoop
Hadoop es esencial en muchas organizaciones hoy. Permite guardar y analizar grandes cantidades de datos, llamado big data.5 Así, varias empresas encuentran beneficios en el uso de Hadoop.
Almacenamiento y archivo de datos a bajo costo
Hadoop ofrece un modo barato de guardar distintos tipos de información. Puede guardar desde datos de transacciones hasta información de redes sociales.5 A medida que las empresas crecen, Hadoop crece con ellas. Pueden añadir más capacidad fácilmente para procesar más información.5
Entorno «sandbox» para descubrimiento y análisis
Para descubrir y analizar datos, Hadoop provee un entorno sandbox. Esto ayuda a las empresas a ver nuevas oportunidades de negocio.8 También facilita la acción rápida a través del análisis en tiempo real. Esto es útil para detectar problemas o nuevas oportunidades al instante.8
Data Lake para datos sin procesar
En términos de almacenamiento, Hadoop funciona como un lago de datos. Guarda información cruda en su estado original.8 Esto ayuda a las empresas a entender mejor a sus clientes. Pueden aprovechar estos datos para mejorar ventas, reducir costos y crear lealtad.
Complemento a almacenes de datos estructurados
Además, Hadoop complementa a los sistemas de almacenamiento tradicionales. Acepta datos de diferentes tipos y formatos.8 Así, las empresas pueden ahorrar al mover algunos datos a Hadoop. También les permite utilizar nuevas fuentes de información y métodos de análisis avanzados.8
Hadoop e Internet de las Cosas (IoT)
Hadoop es crucial para analizar los datos masivos de la IoT.1 Dispositivos como electrodomésticos y monitores de bebés acumulan información.1 En el mundo profesional y gubernamental, la IoT incluye equipos como cámaras corporales de policías y sensores de desastres.1
Procesamiento de torrentes de datos de dispositivos IoT
La capacidad de almacenamiento masivo de Hadoop es vital para la IoT.3 Su modelo de cómputo distribuido acelera el análisis de big data.3 Y su tolerancia a fallos asegura la continuidad del procesamiento, notificando automáticamente en caso de problemas.3
Descubrimiento de patrones e inteligencia prescriptiva
Hadoop destaca en el descubrimiento de patrones para sacar conclusiones de los datos.5 En especial, identifica comportamientos irregulares en áreas como las telecomunicaciones.5
1 Hadoop se usa ampliamente para almacenar información de la IoT por su versatilidad.1 Sin embargo,5 la protección de datos aún es un desafío, aunque hay avances con herramientas como Kerberos.5
Enlaces de origen
- https://www.tableau.com/es-es/learn/articles/big-data-hadoop-explained
- https://cloud.google.com/learn/what-is-hadoop?hl=es
- https://www.sas.com/es_pe/insights/big-data/hadoop.html
- https://agenciab12.mx/noticia/que-es-hadoop-revolucion-big-data
- https://thepower.education/blog/que-es-el-apache-hadoop-y-como-se-utiliza-en-big-data
- https://es.hostzealot.com/blog/about-solutions/apache-spark-frente-a-hadoop-una-comparacion-en-profundidad
- https://aws.amazon.com/es/emr/features/hadoop/
- https://blog.jacagudelo.com/hadoop-casos-de-uso/
