Tutorial de Hadoop: Guía definitiva para aprender Big Data Hadoop 2022
Publicado: 2021-01-05Hadoop es un nombre tan popular en el dominio de Big Data que hoy en día, " tutorial de Hadoop " se ha convertido en uno de los términos más buscados en la Web. Sin embargo, si no conoce Hadoop, es un marco de Big Data de código abierto diseñado para almacenar y procesar volúmenes masivos de datos en entornos distribuidos en múltiples clústeres de computadoras mediante el aprovechamiento de modelos de programación simples.
Está diseñado de manera que puede escalar desde un solo servidor hasta cientos y miles de máquinas, cada una de las cuales proporciona almacenamiento y cómputo locales. Leer: Alcance futuro de Hadoop.
Doug Cutting y Mike Cafarella desarrollaron Hadoop. Un hecho interesante sobre la historia de Hadoop es que Hadoop recibió su nombre del elefante de juguete para niños de Cutting. El hijo de Cutting tenía un elefante de juguete amarillo llamado Hadoop, ¡y esa es la historia de origen del marco Big Data!
Antes de sumergirnos en el tutorial de Hadoop , es esencial entender bien los conceptos básicos. Por conceptos básicos, nos referimos a Big Data.
Tabla de contenido
¿Qué es Big Data?
Big Data es un término utilizado para referirse a grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados (generados diariamente), que están más allá de las capacidades de procesamiento de los sistemas tradicionales de procesamiento de datos.
De acuerdo con la famosa definición de Big Data de Gartner, se refiere a los datos que tienen una amplia variedad, aumentan en volúmenes cada vez mayores y con una alta velocidad. Big Data se puede analizar para obtener información que pueda promover decisiones comerciales basadas en datos. Aquí es donde radica el valor real de Big Data.
Volumen
Todos los días, se genera una gran cantidad de datos de diversas fuentes, incluidas las redes sociales, los dispositivos digitales, el IoT y las empresas. Estos datos deben procesarse para identificar y brindar información significativa.
Velocidad
Indica la velocidad a la que las organizaciones reciben y procesan datos. Cada empresa/organización tiene un marco de tiempo específico para procesar datos que fluyen en grandes volúmenes. Si bien algunos datos exigen capacidades de procesamiento en tiempo real, algunos pueden procesarse y analizarse según surja la necesidad.
Variedad
Dado que los datos se generan a partir de muchas fuentes dispares, naturalmente, son muy diversos y variados. Si bien los tipos de datos tradicionales en su mayoría estaban estructurados y encajaban bien en las bases de datos relacionales, Big Data viene en tipos de datos semiestructurados y no estructurados (también texto, audio y videos). ¿Por qué es necesario?
Tutorial de Hadoop para principiantes
Al hablar de Big Data, había tres desafíos principales:
Almacenamiento
El primer problema fue dónde almacenar cantidades tan colosales de datos. Los sistemas tradicionales no serán suficientes ya que ofrecen capacidades de almacenamiento limitadas.
Datos heterogéneos
El segundo problema fue que Big Data es muy variado (estructurado, semiestructurado, no estructurado). Entonces, surge la pregunta: ¿cómo almacenar estos datos que vienen en diversos formatos?
Velocidad de procesamiento
El último problema es la velocidad de procesamiento. Dado que Big Data viene en un volumen grande y en constante aumento, fue un desafío acelerar el tiempo de procesamiento de cantidades tan grandes de datos heterogéneos.
Para superar estos desafíos centrales, se desarrolló Hadoop. Sus dos componentes principales, HDFS e YARN, están diseñados para ayudar a abordar los problemas de almacenamiento y procesamiento. Mientras que HDFS resuelve el problema del almacenamiento al almacenar los datos de manera distribuida, YARN maneja la parte de procesamiento al reducir drásticamente el tiempo de procesamiento.
Hadoop es un marco único de Big Data porque:
- Cuenta con un sistema de archivos flexible que elimina los cuellos de botella de ETL.
- Puede escalar económicamente e implementarse en hardware básico.
- Ofrece la flexibilidad de almacenar y extraer cualquier tipo de datos. Además, no está limitado por un solo esquema.
- Sobresale en el procesamiento de conjuntos de datos complejos: la arquitectura de escalamiento horizontal divide las cargas de trabajo en muchos nodos.
Componentes principales de Hadoop
El clúster de Hadoop consta de dos componentes principales: HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop) e YARN (Otro negociador de recursos).
HDFS
HDFS es responsable del almacenamiento distribuido. Cuenta con una topología Maestro-Esclavo, donde el Maestro es una máquina de alta gama mientras que los Esclavos son computadoras económicas. En la arquitectura de Hadoop, el maestro debe implementarse en un hardware de configuración robusto, ya que constituye el centro del clúster de Hadoop.
HDFS divide Big Data en varios bloques, que luego se almacenan de forma distribuida en el clúster de nodos esclavos. Mientras que el maestro es responsable de administrar, mantener y monitorear a los esclavos, los esclavos funcionan como los nodos trabajadores reales. Para realizar tareas en un clúster de Hadoop, el usuario debe conectarse con el nodo maestro.
HDFS se divide además en dos demonios:
NodoNombre
Se ejecuta en la máquina maestra y realiza las siguientes funciones:
- Mantiene, monitorea y administra DataNodes.
- Recibe un informe de latidos y bloquea informes de DataNodes.
- Captura los metadatos de todos los bloques del clúster, incluida la ubicación, el tamaño del archivo, los permisos, la jerarquía, etc.
- Registra todos los cambios realizados en los metadatos, como la eliminación, la creación y el cambio de nombre de los archivos en los registros de edición.
nodo de datos
Se ejecuta en las máquinas esclavas y realiza las siguientes funciones:
- Almacena los datos comerciales reales.
- Atiende la solicitud de lectura y escritura de los usuarios.
- Crea, elimina y replica bloques según el comando de NameNode.
- Envía un informe de latidos al NameNode cada tres segundos.
HILO
Como se mencionó anteriormente, YARN se encarga del procesamiento de datos en Hadoop. La idea central detrás de YARN era dividir la tarea de gestión de recursos y programación de trabajos. Tiene dos componentes:
Administrador de recursos
- Se ejecuta en el nodo maestro.
- Realiza un seguimiento de los latidos del corazón del Administrador de nodos.
- Tiene dos subpartes: Scheduler y ApplicationManager. Mientras que el programador asigna recursos a las aplicaciones en ejecución, el administrador de aplicaciones acepta envíos de trabajos y negocia el primer contenedor para ejecutar una aplicación.
Administrador de nodos
- Se ejecuta en máquinas esclavas individuales.
- Administra contenedores y también monitorea la utilización de recursos de cada contenedor.
- Envía informes de latidos al administrador de recursos.
Tutorial de Hadoop: requisitos previos para aprender Hadoop
Para comenzar su tutorial de Hadoop y sentirse cómodo con el marco, debe tener dos requisitos previos esenciales:
Estar familiarizado con los comandos básicos de Linux
Dado que Hadoop está configurado en el sistema operativo Linux (más preferiblemente, Ubuntu), debe estar bien versado en los comandos básicos de Linux.
Estar familiarizado con los conceptos básicos de Java
Cuando comienza su tutorial de Hadoop, también puede comenzar a aprender simultáneamente los conceptos básicos de Java, incluidas las abstracciones, la encapsulación, la herencia y el polimorfismo, por nombrar algunos.
Características de Hadoop
Estas son las características principales de Hadoop que lo hacen popular
1) Confiable
Hadoop es altamente tolerante a fallas y confiable. Si algún nodo deja de funcionar, no hará que todo el clúster se desmorone: otro nodo reemplazará al nodo fallido. Por lo tanto, el clúster de Hadoop puede continuar funcionando sin fallar.
2) Escalable
Hadoop es altamente escalable. Se puede integrar con plataformas en la nube que pueden hacer que el marco sea mucho más escalable.
3) Económico
El marco Hadoop se puede implementar no solo en hardware de configuración, sino también en hardware básico (máquinas baratas). Esto convierte a Hadoop en una opción económica para las pequeñas y medianas empresas que buscan escalar.
4) Almacenamiento y procesamiento distribuido
Hadoop divide tareas y archivos en varias subtareas y bloques, respectivamente. Estas subtareas y bloques funcionan de forma independiente y se almacenan de manera distribuida en un grupo de máquinas.
¿Por qué aprender Hadoop?
Según un informe de investigación reciente , se estima que el mercado de Hadoop Big Data Analytics crecerá de $ 6,71 mil millones (a partir de 2016) a $ 40,69 mil millones para 2022 a una tasa compuesta anual de 43,4%. Esto solo demuestra que en los próximos años, la inversión en Big Data será sustancial. Naturalmente, la demanda de marcos y tecnologías de Big Data como Hadoop también se acelerará.
A medida que eso suceda, la necesidad de profesionales calificados de Hadoop (como desarrolladores de Hadoop, arquitectos de Hadoop, administradores de Hadoop, etc.) aumentará exponencialmente.
Es por eso que ahora es el momento ideal para aprender Hadoop y adquirir habilidades de Hadoop y dominar las herramientas de Hadoop. A la luz de la importante brecha de habilidades en la demanda y la oferta de talento de Big Data, presenta un escenario perfecto para que más y más jóvenes aspirantes cambien hacia este dominio.
Debido a la escasez de talento, las empresas están dispuestas a pagar una fuerte compensación anual y paquetes salariales a los profesionales que lo merecen. Por lo tanto, si invierte su tiempo y esfuerzo en adquirir habilidades de Hadoop ahora, el gráfico de su carrera definitivamente tendrá una pendiente ascendente en el futuro cercano.
En conclusión: Hadoop es una tecnología del futuro. Claro, puede que no sea una parte integral del plan de estudios, pero es y será una parte integral del funcionamiento de una organización. Entonces, no pierdas tiempo en atrapar esta ola; una carrera próspera y satisfactoria te espera al final de los tiempos.
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