Las 5 principales herramientas de Big Data [más utilizadas en 2022]

Big Data se ha convertido en una parte integral de cualquier negocio para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva sobre los demás. Por lo tanto, las tecnologías Big Data, como Apache Spark y Cassandra, tienen una gran demanda. Las empresas buscan profesionales que sepan utilizarlos para aprovechar al máximo los datos generados dentro de la organización.

Estas herramientas de datos ayudan a manejar grandes conjuntos de datos e identificar patrones y tendencias dentro de ellos. Entonces, si planea ingresar a la industria de Big Data, debe equiparse con estas herramientas.

Veremos las tecnologías de Big Data más populares en este artículo.

Herramientas y tecnologías de Big Data

1. Tormenta apache

Apache Storm es una herramienta distribuida en tiempo real para procesar flujos de datos. Está escrito en Java y Clojure, y puede integrarse con cualquier lenguaje de programación. El software fue desarrollado por Nathan Marz y luego fue adquirido por Twitter en 2011. Las características básicas de Storm son las siguientes:

• Tiene escalabilidad masiva
• Puede procesar más de un millón de trabajos en el nodo en fracciones de segundos
• Procesamiento de datos en tiempo real
• La topología Storm se ejecuta hasta que el usuario la apaga o se produce una falla técnica inesperada
• Garantiza el procesamiento de cada tupla.
• Puede ejecutarse en JVM (Java Virtual Machine)
• Apache Storm admite la topología Direct Acrylic Graph (DAG)
• Al ser de código abierto, flexible y robusto, puede ser utilizado por organizaciones de mediana y gran escala.
• Tiene baja latencia. Realiza una respuesta de entrega de extremo a extremo y actualización de datos en segundos, según el problema de datos
• Storm garantiza el procesamiento de datos incluso si los mensajes se pierden o los nodos del clúster mueren

Las topologías de Apache Storm son como un trabajo de MapReduce . Pero, aquí los datos se procesan en tiempo real en lugar del procesamiento por lotes en Apache Spark .

Storm UI daemon le ofrece una API REST a través de la cual puede hacer lo siguiente:

• Interactuar con el clúster Storm y obtener datos de métricas
• Iniciar/detener topologías y configurar información
• Incluso si ocurre una falla, cada nodo se procesa al menos una vez

Todo ello convierte a Storm en una de las tecnologías Big Data líderes en la actualidad.

2. Mongo DB

Esta es una base de datos NoSQL de código abierto que es una alternativa avanzada a las bases de datos modernas. Es una base de datos orientada a documentos que se utiliza para almacenar grandes volúmenes de datos. En lugar de las filas y columnas utilizadas en las bases de datos tradicionales, utilizará documentos y colecciones.

Los documentos constan de pares clave-valor y las colecciones tienen conjuntos de funciones y documentos. MongoDB es ideal para empresas que necesitan tomar decisiones rápidas y quieren trabajar con datos en tiempo real . La tecnología Big Data se usa comúnmente para almacenar datos obtenidos de aplicaciones móviles, catálogos de productos y sistemas de gestión de contenido.

Algunas de las razones más populares para comenzar con MongoDB son:

• Como almacena datos en documentos, es muy flexible y las empresas pueden adaptarlo fácilmente.
• Admite muchas consultas ad-hoc, como la búsqueda por nombre de campo, expresiones regulares y consultas de rango. Puede ejecutar consultas para devolver campos en un documento
• Todos los campos de un documento MongoDB se pueden indexar para mejorar la calidad de las búsquedas
• Es excelente para equilibrar la carga, ya que divide los datos entre las instancias de MongoDB. La tecnología puede ejecutarse en varios servidores y también duplica los datos para equilibrar la carga en caso de que ocurra una falla técnica.
• Puede almacenar datos de cualquier tipo, como enteros, cadenas, booleanos, matrices y objetos.
• Como esta tecnología utiliza esquemas dinámicos, puede almacenar y preparar datos rápidamente y, por lo tanto, ahorrar costos. Obtenga más información sobre las aplicaciones en tiempo real de MongoDB.

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3. Casandra

Cassandra es un sistema de administración de bases de datos distribuidas que se utiliza para manejar grandes volúmenes de datos en varios servidores. Esta es una de las tecnologías de Big Data más populares que se prefiere para procesar conjuntos de datos estructurados. Primero fue desarrollado por Facebook como una solución NoSQL. Ahora lo utilizan gigantes corporativos, como Netflix, Twitter y Cisco.

Las características más emocionantes de Cassandra incluyen:

• Proporciona un lenguaje de consulta fácil de usar, por lo que no tendrá problemas si desea realizar la transición de una base de datos relacional a Cassandra.
• Su arquitectura Masterclass permite leer y escribir datos en cualquier nodo
• Los datos se replican en diferentes nodos, por lo que no hay un único punto de falla. Incluso si un nodo no funciona, los datos almacenados en otros nodos estarán disponibles para su uso
• Los datos también se pueden replicar en varios centros de datos. Por lo tanto, si los datos se pierden o dañan en un centro de datos, se pueden recuperar de otros centros de datos
• Tiene funciones de seguridad integradas, como mecanismos de restauración y copia de seguridad de datos.
• Esta herramienta permite la detección y recuperación de nodos fallidos

Cassandra ahora se usa ampliamente en aplicaciones del mundo real de IoT donde grandes flujos de datos provienen de dispositivos y sensores. Es ampliamente utilizado para el análisis de redes sociales y para el manejo de datos de clientes.

4. Nubera

Cloudera es una de las tecnologías de Big Data más rápidas y seguras que existen en este momento. Inicialmente se desarrolló como una distribución de Apache Hadoop de código abierto que estaba dirigida a implementaciones de clase empresarial. Esta plataforma escalable te permite obtener datos de cualquier entorno de forma muy sencilla.

Las mejores características por las que elegir Cloudera será excelente para su proyecto son:

• Ofrece información en tiempo real para el monitoreo y la detección de datos
• Puede implementar Cloudera Enterprise en varias plataformas en la nube, como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure
• Cloudera tiene la capacidad de desarrollar y entrenar modelos de datos
• Puede girar o terminar clústeres de datos. Esto le permite pagar solo por lo que necesita y cuando lo requiere
• Ofrece una solución de nube híbrida de nivel empresarial

Cloudera ofrece software, soporte y servicio en cinco paquetes que están disponibles en múltiples proveedores de nube y en las instalaciones:

• Centro de datos empresariales de Cloudera
• Base de datos analítica de Cloudera
• Base de datos operativa de Cloudera
• Ciencia e ingeniería de datos de Cloudera
• Básicos de Cloudera

5. Refinar abierto

OpenRefine es una poderosa herramienta de Big Data que se utiliza para limpiar datos y convertirlos en diferentes formatos. Puede explorar grandes conjuntos de datos usando esta herramienta cómodamente. Las características destacadas de esta herramienta son:

• Puede extender su conjunto de datos a varios servicios web
• Importar datos en diferentes formatos
• Manejar celdas con múltiples valores de datos y realizar transformaciones de celdas
• Puede usar Refinar lenguaje de expresión para realizar operaciones de datos avanzadas
• La herramienta le permite explorar grandes conjuntos de datos fácilmente en cuestión de segundos.

Lea también: Herramientas de Hadoop para facilitar su viaje de Big Data

Conclusión

Las tecnologías Big Data discutidas aquí ayudarán a cualquier empresa a aumentar sus ganancias, comprender mejor a sus clientes y desarrollar soluciones de calidad. Y lo mejor es que puede comenzar a aprender estas tecnologías con los tutoriales y recursos disponibles en Internet.

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