Descripción general de los clústeres de Hadoop: beneficios, arquitectura y componentes

Apache Hadoop es un marco de software y un motor de procesamiento de datos de código abierto basado en Java. Las aplicaciones basadas en Hadoop funcionan en grandes conjuntos de datos que se distribuyen entre diferentes computadoras básicas. Estas computadoras básicas no cuestan demasiado y están fácilmente disponibles. Se utilizan principalmente para lograr un mejor rendimiento computacional y, al mismo tiempo, controlar el costo asociado. Entonces, ¿qué es un clúster de Hadoop?

Todo sobre los clústeres de Hadoop y sus beneficios

¿Qué son los clústeres de Hadoop?

Un clúster de Hadoop combina una colección de computadoras o nodos que están conectados a través de una red para brindar asistencia computacional a grandes conjuntos de datos. Es posible que haya oído hablar de varios clústeres que sirven para diferentes propósitos; sin embargo, un clúster de Hadoop es diferente a cada uno de ellos.

Estos clústeres están diseñados para cumplir un propósito muy específico, que es almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos, tanto estructurados como no estructurados. Un clúster de Hadoop opera en un entorno informático distribuido.

Lo que separa aún más a los clústeres de Hadoop de otros con los que se haya encontrado es su arquitectura y estructura únicas. Los clústeres de Hadoop, como ya se mencionó, cuentan con una red de nodos maestros y esclavos que están conectados entre sí. Esta red de nodos hace uso de hardware básico de bajo costo y fácilmente disponible.

Estos clústeres vienen con muchas capacidades que no puede asociar con ningún otro clúster. Pueden agregar o quitar nodos y escalarlos linealmente más rápido. Esto los hace ideales para tareas de análisis de Big Data que requieren el cálculo de diferentes conjuntos de datos. Los clústeres de Hadoop también se denominan sistemas Shared Nothing. Este nombre proviene del hecho de que los diferentes nodos de los clústeres no comparten nada más que la red a través de la cual están interconectados.

¿Cómo se relacionan los clústeres de Hadoop con Big Data?

Big Data es esencialmente una gran cantidad de conjuntos de datos que varían significativamente en tamaño. Big Data puede ser tan grande como miles de terabytes. Su enorme tamaño hace que la creación, el procesamiento, la manipulación, el análisis y la gestión de Big Data sean un trabajo muy duro y lento. ¡Los clústeres de Hadoop vienen al rescate! Al distribuir la potencia de procesamiento a cada nodo o computadora en la red, estos clústeres mejoran significativamente la velocidad de procesamiento de diferentes tareas de cómputo que deben realizarse en Big Data.

Una cosa clave que hace que los clústeres de Hadoop sean adecuados para el cálculo de Big Data es su escalabilidad. Si la situación exige la adición de nuevas computadoras al clúster para mejorar su poder de procesamiento, los clústeres de Hadoop lo hacen muy fácil.

Estos clústeres son muy beneficiosos para las aplicaciones que manejan un volumen cada vez mayor de datos que deben procesarse o analizarse. Los clústeres de Hadoop son útiles para empresas como Google y Facebook que son testigos de cómo se agregan grandes cantidades de datos a su repositorio de datos cada dos días.

¿Cuáles son los beneficios de los clústeres de Hadoop?

1. Flexibilidad: es uno de los principales beneficios de los clústeres de Hadoop. Pueden procesar cualquier tipo o forma de datos. Por lo tanto, a diferencia de otros clústeres de este tipo que pueden enfrentar un problema con diferentes tipos de datos, los clústeres de Hadoop se pueden usar para procesar datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Esta es la razón por la que Hadoop es tan popular cuando se trata de procesar datos de las redes sociales.

2. Escalabilidad : los clústeres de Hadoop vienen con una escalabilidad ilimitada. A diferencia de RDBMS que no es tan escalable, los clústeres de Hadoop le brindan el poder de expandir la capacidad de la red agregando más hardware básico. Se pueden usar para ejecutar aplicaciones comerciales y procesar datos contables en más de unos pocos petabytes mediante el uso de miles de computadoras básicas en la red sin encontrar ningún problema.

3. Resistencia a fallas : ¿Alguna vez ha oído hablar de instancias de pérdida de datos en clústeres de Hadoop? La pérdida de datos es solo un mito. Estos clústeres funcionan con un enfoque de replicación de datos que proporciona almacenamiento de respaldo. Entonces, mientras no haya una falla de nodo, es imposible perder datos en Hadoop.

4. Procesamiento más rápido : un clúster de Hadoop tarda menos de un segundo en procesar datos del tamaño de unos pocos petabytes. Las capacidades de mapeo de datos de Hadoop están detrás de esta alta velocidad de procesamiento. Las herramientas que se encargan de procesar los datos están presentes en todos los servidores. Entonces, la herramienta de procesamiento de datos está en el servidor donde se almacenan los datos que deben procesarse.

5. Bajo costo : el costo de instalación de los clústeres de Hadoop es bastante menor en comparación con otras unidades de almacenamiento y procesamiento de datos. La razón es el bajo costo del hardware básico que forma parte del clúster. No tiene que gastar una fortuna para configurar un clúster de Hadoop en su organización.

Arquitectura de clúster de Hadoop

¿Qué incluye exactamente la arquitectura de clúster de Hadoop? Incluye un centro de datos o una serie de servidores, el nodo que hace el trabajo final y un bastidor. El centro de datos consta de bastidores y los bastidores comprenden nodos. Un clúster de tamaño mediano a grande tendrá una arquitectura de dos o, como máximo, tres niveles.

Esta arquitectura está construida con servidores que están montados en bastidores. Cada línea de servidores montados en bastidor está conectada entre sí a través de Ethernet de 1 GB. En un clúster de Hadoop, cada conmutador en el nivel de rack está conectado al conmutador en el nivel de clúster. Esta conexión no es solo para un clúster, ya que el conmutador en el nivel del clúster también está conectado a otros conmutadores similares para diferentes clústeres. O incluso puede estar vinculado a cualquier otra infraestructura de conmutación.

Componentes del clúster de Hadoop

1. Nodo maestro : en un clúster de Hadoop, el nodo maestro no solo es responsable de almacenar grandes cantidades de datos en HDFS, sino también de realizar cálculos en los datos almacenados con la ayuda de MapReduce. El nodo maestro consta de tres nodos que funcionan juntos para trabajar en los datos proporcionados.

Estos nodos son NameNode, JobTracker y Secondary NameNode. NameNode se encarga de la función de almacenamiento de datos. También verifica la información en diferentes archivos, incluido el tiempo de acceso de un archivo, el nombre del usuario que accede a él en un momento dado y otros detalles importantes. El NameNode secundario realiza una copia de seguridad de todos los datos de NameNode. Por último, JobTracker controla el procesamiento de los datos.

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2. Nodo trabajador o esclavo : en cada clúster de Hadoop, los nodos trabajadores o esclavos realizan responsabilidades duales: almacenar datos y realizar cálculos sobre esos datos. Cada nodo esclavo se comunica con el nodo maestro a través de los servicios DataNode y TaskTracker. Los servicios DataNode y TaskTracker son secundarios a NameNode y JobTracker respectivamente.

3. Nodo de cliente: el nodo de cliente funciona para cargar todos los datos necesarios en el clúster de Hadoop en cuestión. Funciona en Hadoop y tiene la configuración y configuración de clúster necesarias para realizar este trabajo. También es responsable de enviar trabajos que se realizan utilizando MapReduce además de describir cómo se debe realizar el procesamiento. Una vez finalizado el procesamiento, el nodo cliente recupera la salida.

Conclusión

Trabajar con clústeres Hadoop es de suma importancia para todos aquellos que trabajan o están asociados a la industria Big Data. Para obtener más información sobre cómo funcionan los clústeres de Hadoop, ¡póngase en contacto con nosotros! Tenemos extensos cursos en línea sobre Big Data que pueden ayudarlo a hacer realidad su sueño de convertirse en un científico de Big Data.

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