¿Qué es Hadoop? Introducción a Hadoop, características y casos de uso

Big Data es sin duda un campo popular.

Y en su viaje de aprendizaje, encontrará muchas soluciones y tecnologías. El más importante entre ellos probablemente sea Apache Hadoop. En nuestra introducción a Hadoop, encontrará respuestas a muchas preguntas populares, como:

“¿Qué es Hadoop?”

“¿Cuáles son las características de Hadoop?”

"¿Como funciona?"

Vamos a profundizar en.

¿Qué es Hadoop?

Hadoop es un marco de código abierto que es bastante popular en la industria de big data. Debido al alcance futuro, la versatilidad y la funcionalidad de Hadoop, se ha convertido en una herramienta imprescindible para todos los científicos de datos.

En palabras simples, Hadoop es una colección de herramientas que le permite almacenar grandes cantidades de datos en un entorno distribuido y de fácil acceso. Le permite procesar los datos en paralelo.

Cómo se creó Hadoop

Yahoo creó Hadoop en el año 2006 y comenzó a usar esta tecnología en 2007. Se entregó a Apache Software Foundation en 2008. Sin embargo, se produjeron varios desarrollos que ayudaron a la creación de este marco robusto.

En 2003, Doug Cutting había lanzado un proyecto llamado Nutch. Nutch fue creado para manejar la indexación de numerosas páginas web y miles de millones de búsquedas en línea.

Más tarde en ese año, Google lanzó el sistema de archivos de Google. Unos meses más tarde, Google lanzó MapReduce. Obtenga más información sobre Apache Spark frente a MapReduce

Yahoo pudo crear Hadoop basado en estas tecnologías. Hadoop aumentó la velocidad del procesamiento de datos al permitir que los usuarios almacenen datos en múltiples dispositivos pequeños en lugar de uno grande.

La cuestión es que el tamaño de los dispositivos de almacenamiento de datos se estaba haciendo más grande. Y el procesamiento de datos en esos dispositivos se estaba volviendo lento y doloroso. Los creadores de Hadoop se dieron cuenta de que al mantener los datos en múltiples dispositivos pequeños, podían procesarlos en paralelo y aumentar considerablemente la eficiencia del sistema.

Con Hadoop, puede almacenar y procesar datos sin preocuparse por comprar una unidad de almacenamiento de datos grande y costosa. En una nota al margen, Hadoop recibe su nombre de un elefante de juguete . El juguete pertenecía al hijo de uno de los creadores del software.

Introducción a los componentes de Hadoop

Hadoop es un marco extenso. Tiene muchos componentes que lo ayudan a almacenar y procesar datos.

Sin embargo, principalmente se divide en dos secciones:

• HDFS significa Sistema de Archivos Distribuidos de Hadoop
• HILO

El primero es para almacenar los datos, mientras que el segundo es para procesarlos. Hadoop puede parecer simple, pero se necesita un poco de esfuerzo para dominarlo. Hadoop le permite almacenar datos en varios clústeres. Los datos pueden ser de cualquier formato.

Como es un software de código abierto, puede usarlo de forma gratuita. Aparte de eso, Hadoop consta de muchas herramientas de big data que lo ayudan a realizar sus tareas más rápido. Además de las dos secciones de Hadoop que mencionamos anteriormente, también tiene Hadoop Common y Hadoop MapReduce.

Si bien no son tan importantes como las dos secciones anteriores, siguen siendo bastante sustanciales.

Analicemos cada sección de Hadoop para su mejor comprensión:

HDFS:

El sistema de archivos distribuidos de Hadoop le permite almacenar datos en formularios fácilmente accesibles. Guarda sus datos en múltiples nodos, lo que significa que distribuye los datos.

HDFS tiene un nodo maestro y nodos esclavos. El nodo maestro se llama Namenode, mientras que los nodos esclavos se llaman Datanodes. Namenode almacena los metadatos de los datos que almacena, como la ubicación del bloque almacenado, qué bloque de datos se replica, etc.

Gestiona y organiza los DataNodes. Sus datos reales se almacenan en los DataNodes.

Entonces, si HDFS es una oficina, NameNode es el administrador y DataNodes son los trabajadores. HDFS almacena sus datos en múltiples dispositivos interconectados. Puede configurar los nodos maestros y los nodos esclavos en la nube y en la oficina.

HILO:

YARN es el acrónimo de 'Yet Another Resource Negotiator'. Es un sistema operativo importante y encuentra aplicaciones en los procesos de Big Data.

Es la tecnología de programación de trabajos y administración de recursos. Antes de YARN, el rastreador de trabajos tenía que manejar la capa de administración de recursos y la capa de procesamiento por separado.

La mayoría de la gente no usa el nombre completo de esta tecnología, ya que es solo un poco de humor. YARN puede asignar recursos a una aplicación en particular según sus necesidades como administrador de recursos. También tiene agentes a nivel de nodo, que tienen la tarea de monitorear las diversas operaciones de procesamiento.

YARN permite múltiples métodos de programación. Esta característica hace que YARN sea una solución fantástica, ya que la solución anterior para programar tareas no brindaba ninguna opción al usuario. Puede reservar algunas fuentes de clúster para trabajos de procesamiento específicos. Aparte de eso, te permite poner un límite a la cantidad de recursos que un usuario puede reservar.

Mapa reducido:

MapReduce es otra poderosa herramienta presente en la colección Apache Hadoop. Su trabajo principal es identificar los datos y convertirlos a un formato adecuado para el procesamiento de datos.

Tiene dos secciones: Mapa y Reducir (de ahí el nombre MapReduce). La primera sección identifica los datos y los divide en fragmentos para el procesamiento paralelo. La segunda sección resume todos los datos de entrada.

MapReduce también puede ejecutar cualquier proyecto fallido. Divide un trabajo en tareas donde primero realiza el mapeo, luego mezcla y finalmente reduce. MapReduce es una solución popular de Hadoop y, debido a sus características, se ha convertido en un nombre básico en la industria.

Puede funcionar en varios lenguajes de programación como Python y Java. Utilizará esta herramienta varias veces como profesional de Big Data.

Común de Hadoop:

Hadoop Common es una colección de herramientas y software gratuitos para usuarios de Hadoop. Es una biblioteca de herramientas increíbles que pueden hacer que su trabajo sea más fácil y eficiente.

Lea: ¿Cómo convertirse en administrador de Hadoop?

Las herramientas presentes en Hadoop Common están en Java. Las herramientas permiten que su sistema operativo lea los datos presentes en el sistema de archivos de Hadoop.

Otro nombre común para Hadoop Common es Hadoop Core.

Estas cuatro son las herramientas y marcos más destacados en Apache Hadoop. Tiene muchas otras soluciones para sus necesidades de Big Data, pero lo más probable es que solo use algunas de ellas. Obtenga más información sobre las herramientas de Hadoop.

Por otro lado, es bastante probable que necesite usar los cuatro para cualquier proyecto en el que trabaje. Sin duda, es una solución prominente de big data.

Problemas de Big Data resueltos por Hadoop

Cuando trabaja con una gran cantidad de datos, también enfrenta varios desafíos. A medida que aumenta la cantidad de sus datos, también aumentarán sus necesidades de almacenamiento de datos. Hadoop resuelve muchos problemas en este sentido.

Vamos a discutirlos en detalle.

Almacenamiento de datos

Big data trata con grandes cantidades de datos. Y almacenar cantidades tan grandes a través de métodos convencionales es bastante poco práctico.

En el método convencional, deberá depender de un gran sistema de almacenamiento, que es muy costoso. Además, dado que trabajará con big data, sus requisitos de almacenamiento también seguirán aumentando. Con Hadoop, no necesita preocuparse por este aspecto porque puede almacenar sus datos de forma distribuida.

Hadoop almacena sus datos en forma de bloques en sus múltiples DataNodes. Tienes la opción de determinar el tamaño de estos bloques. Por ejemplo, si tienes 256 MB de datos y has elegido mantener tus bloques de datos de 64 MB, tendrás un total de 4 diferentes.

Hadoop, a través de HDFS, almacenará estos bloques en sus DataNodes. Su almacenamiento distribuido también facilita el escalado. Hadoop admite el escalado horizontal.

Puede agregar nuevos nodos para almacenar datos o ampliar los recursos de sus DataNodes actuales. Con Hadoop, no necesita un sistema extenso para almacenar datos. Puede utilizar múltiples sistemas de almacenamiento pequeños para este propósito.

Datos heterogéneos

En estos días, los datos están presentes en varias formas. Videos, textos, nombres, audios, imágenes y muchos otros formatos están disponibles en el mercado. Y una empresa puede necesitar almacenar múltiples formatos de datos. Principalmente, los datos se dividen en tres formas:

• Estructurado
• Los datos que puede guardar, acceder y procesar en un formato fijo se denominan datos estructurados.
• no estructurado
• Los datos que tienen una estructura o forma desconocida se denominan datos no estructurados. Un archivo que contiene una combinación de texto, imágenes y videos puede ser un ejemplo de datos no estructurados.
• semiestructurado
• Esta forma de datos contiene tipos de datos estructurados y semiestructurados.

Es posible que deba lidiar con todos estos formatos de datos. Por lo tanto, necesitará un sistema de almacenamiento que también pueda almacenar múltiples formatos de datos. Hadoop no tiene validación de esquema de predescarga. Y una vez que haya escrito un dato en particular en Hadoop, puede volver a leerlo.

La capacidad de Hadoop para almacenar datos heterogéneos es otra razón importante por la que es la opción preferida de muchas organizaciones.

Velocidad de acceso y proceso

Además de almacenar los datos, otro gran problema es el acceso y procesamiento de los mismos. Con los sistemas de almacenamiento tradicionales, lleva mucho tiempo obtener un dato específico. Incluso si agrega más espacio en el disco duro, no aumentará la velocidad de acceso en consecuencia. Y eso puede causar muchos retrasos.

Para procesar datos de 1 TB con un dispositivo que tenga un canal de E/S de 100 Mbps, el proceso tardará unas 3 horas en completarse. Por otro lado, si tiene cuatro dispositivos diferentes, el proceso se completará en una hora.

La velocidad de acceso es una parte esencial del big data. Cuanto más tarde en acceder y procesar los datos, más tiempo pasará esperando.

En Hadoop, MapReduce envía la lógica de procesamiento a los múltiples nodos esclavos. De esta forma, los datos almacenados en los nodos esclavos se procesan en paralelo. Una vez que se procesan todos los datos, los nodos esclavos envían el resultado al nodo maestro, que combina esos resultados y le brinda el resumen a usted (el cliente).

Debido a que todo el proceso se lleva a cabo en paralelo, se ahorra mucho tiempo. Hadoop resuelve muchos problemas que enfrentan los profesionales de datos destacados. Sin embargo, no es la única solución de almacenamiento de datos que existe.

Si bien Hadoop es un marco de código abierto que permite el escalado horizontal, los sistemas de gestión de bases de datos relacionales son otra solución que permitirá el escalado vertical. Ambos son ampliamente accesibles, y si desea aprender sobre big data, debe estar familiarizado con ellos.

Características de Hadoop

Hadoop es muy popular entre las empresas Fortune 500. Eso se debe a sus capacidades de análisis de Big Data. Ahora que sabe por qué se creó y cuáles son sus componentes, centrémonos en las características que tiene Hadoop.

Análisis de grandes datos

Hadoop fue creado para el análisis de Big Data. Puede manejar grandes cantidades de datos y procesarlos en una pequeña cantidad de tiempo. Le permite almacenar grandes cantidades de datos sin obstaculizar la eficiencia de su sistema de almacenamiento.

Hadoop almacena sus datos en clústeres y los procesa en paralelo. Debido a que transfiere la lógica a los nodos de trabajo, puede usar menos ancho de banda de red. A través de su procesamiento paralelo de datos, le ahorra mucho tiempo y energía.

Rentabilidad

Otra ventaja de usar Hadoop es su rentabilidad. Las empresas pueden ahorrar una fortuna en dispositivos de almacenamiento de datos utilizando Hadoop en lugar de tecnologías convencionales.

Los sistemas de almacenamiento convencionales requieren que las empresas y organizaciones utilicen una unidad de almacenamiento de datos única y gigante. Como hemos discutido anteriormente, este método no es muy útil porque no es sostenible para manejar proyectos de Big Data. Es muy costoso y los costos siguen aumentando a medida que aumentan los requisitos de datos.

Por otro lado, Hadoop reduce los costos operativos al permitirle usar dispositivos de almacenamiento básicos. Esto significa que puede usar varias unidades de almacenamiento de datos económicas y sencillas en lugar de un sistema de almacenamiento gigante y costoso.

Manejar una gran unidad de almacenamiento de datos cuesta mucho dinero. Actualizar lo mismo también es costoso. Con Hadoop, puede usar menos unidades de almacenamiento de datos y actualizarlas también a un costo menor. Hadoop también mejora la eficiencia de su operación. Con todo, es una solución excelente para cualquier empresa.

Escalada

Los requisitos de datos para cualquier organización pueden aumentar con el tiempo. Por ejemplo, el número de cuentas en Facebook siempre está creciendo. A medida que aumentan los requisitos de datos para una organización, necesita escalar aún más su almacenamiento de datos.

Hadoop ofrece opciones seguras para escalar más datos. Tiene clústeres que puede escalar en gran medida agregando más nodos de clúster. Al agregar más nodos, puede mejorar fácilmente la capacidad de su sistema Hadoop.

Además, no necesitaría modificar la lógica de la aplicación para escalar el sistema.

Rectificación de errores

El entorno de Hadoop replica todos los datos almacenados en sus nodos. Entonces, si un nodo en particular falla y pierde los datos, hay nodos para respaldarlo. Evita la pérdida de datos y te permite trabajar libremente sin preocuparte por lo mismo. Puede procesar los datos independientemente de la falla del nodo y continuar con su proyecto.

Soluciones Múltiples

Hadoop tiene muchas soluciones de Big Data que hacen que sea muy fácil para cualquier profesional trabajar con él. Los genios de Apache se han esforzado mucho para hacer de Hadoop una fantástica solución de Big Data.

La solución comercial de Hadoop llamada Cloudera puede ayudarlo con muchas vías de Big Data. También puede simplificar el trabajo con Hadoop, ya que lo ayuda a ejecutar, optimizar, instalar y configurar Hadoop para sus requisitos.

Hadoop Common tiene muchas herramientas que facilitan su trabajo. Como Hadoop es un producto de Apache, tiene una comunidad beneficiosa de otros profesionales que siempre están listos para ayudar. Recibe actualizaciones periódicas que también mejoran su rendimiento.

Con tantas ventajas, Hadoop se convierte rápidamente en el favorito de cualquier profesional de Big Data. Hadoop encuentra usos en muchas industrias debido a su versatilidad y funcionalidad. Si está interesado en obtener más información sobre Hadoop, consulte nuestro tutorial de Hadoop.

Analicemos algunos de sus casos de uso destacados para que pueda comprender sus aplicaciones.

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Casos de uso de Hadoop

Como Hadoop es una solución prominente de Big Data, cualquier industria que use tecnologías de Big Data estaría usando esta solución. Hay muchos ejemplos de las aplicaciones de Hadoop.

Las corporaciones de múltiples sectores también se dan cuenta de la importancia de Big Data. Tienen grandes volúmenes de datos, que necesitan procesar. Y por eso utilizan Hadoop y otras soluciones de Big Data.

Desde una cantidad considerable de datos de empleados hasta una larga lista de números de consumidores, los datos pueden ser de cualquier forma. Y como hemos discutido anteriormente, Hadoop es un marco de almacenamiento de datos robusto que facilita el acceso rápido a los datos y el procesamiento de los mismos.

Hay muchos ejemplos de casos de uso de Hadoop, algunos de los cuales se analizan a continuación:

Medios de comunicación social

Facebook y otras plataformas de redes sociales almacenan datos de los usuarios y los procesan a través de múltiples tecnologías (como el aprendizaje automático).

Desde videos hasta perfiles de usuario, necesitan almacenar una gran variedad de datos que pueden a través de Hadoop.

Cuidado de la salud

Los hospitales emplean Hadoop para almacenar los registros médicos de sus pacientes. Puede ahorrarles mucho tiempo y recursos al almacenar los datos en una plataforma de más fácil acceso.

Al almacenar los datos de las reclamaciones de los pacientes en una plataforma más accesible (Hadoop), pueden administrar mejor estos registros.

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