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Big data

¿Qué es Apache Hadoop y para qué sirve?

9 de diciembre de 2021

Apache Hadoop es una plataforma de software de código abierto basada en Java diseñada para gestionar el procesamiento y almacenamiento de datos para aplicaciones de big data.

Este framework posibilita la distribución de grandes conjuntos de datos y su proceso de análisis en una gran cantidad de nodos (máquinas), permitiendo consultas con muy bajos tiempos de respuesta.

Esto es posible porque el volumen de datos se divide en cargas de trabajo más pequeñas que se ejecutan en paralelo en los diferentes nodos.

Hadoop tiene la capacidad para procesar datos estructurados y no estructurados y escalar de forma confiable desde un servidor hasta miles de ellos, gracias a que cada máquina, aunque trabaja de forma independiente, actúa en equipo para conformar una sola estructura.

Principales componentes de Hadoop

El ecosistema de Hadoop abarca tanto los módulos principales como los submódulos relacionados:

HDFS

El "Sistema de Archivos Distribuido Hadoop" (Hadoop Distributed File System) permite almacenar grandes conjuntos de datos en diferentes nodos con una gran tolerancia a posibles fallas.

YARN

"El otro negociador de recursos" (Yet Another Resource Negotiator) permite administrar de forma eficiente los recursos del clúster, las tareas de planificación y de programación que se ejecutan en Hadoop.

MapReduce

MapReduce es un modelo de programación y un motor de procesamiento de big data diseñado para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos, es el principal motor de ejecución de Hadoop, aunque actualmente se cuenta con soporte para motores como Apache Spark y Apache Tez.

Hadoop Common

Proporciona un conjunto de bibliotecas y utilidades en que se apoyan los otros módulos de Hadoop.

Submódulos relacionados

Hay otros submódulos que permiten ampliar y mejorar la funcionalidad del núcleo de este framework. Apache Hive, Apache Pig, Apache Zookeeper y Apache Impala son los principales submódulos.

¿Cuáles son los beneficios de Hadoop?

Flexibilidad

Hadoop opera en un entorno distribuido con repositorios de almacenamiento centralizado (data lakes) que permiten guardar cualquier tipo de en diferentes formatos: estructurados, semiestructurados o no estructurados, los cuales se conservan en un formato flexible y pueden ser utilizados en el momento oportuno.

Tolerancia a fallas

Su sistema de archivos distribuidos permite que los datos almacenados en un nodo se repliquen otros nodos del clúster, lo que permite afrontar de forma efectiva y oportuna cualquier falla de hardware o software, este diseño redundante asegura una alta tolerancia a posibles fallas, ya que si un nodo deja de funcionar, los datos estarán disponibles en otro nodo.

Bajo coste

Hadoop es un software libre que emplea hardware convencional para el procesamiento y almacenaje de la información.

¿Por qué cada vez más empresas utilizan Hadoop?

Hadoop, gracias a su capacidad avanzada para el análisis de datos se ha venido convirtiendo en un estándar a nivel global, muchas empresas utilizan este framework para el almacenamiento estructurado de grandes cantidades de datos para su análisis y procesamiento posterior.

La gran flexibilidad de Hadoop ha posibilitado a empresas de todos los tamaños modificar sus sistemas de datos en función de sus necesidades actuales y futuras.

¿Cómo convertirse en Arquitecto big data Hadoop & Spark?

Los arquitectos de Big Data tienen una alta demanda en el sector IT, por lo que es una de las profesiones mejor pagadas en el mercado actual.

Convertirse en arquitecto big data es una opción muy interesante que te permite ingresar a un sector que ofrece grandes posibilidades de empleo y aún no cuenta con la cantidad requerida de especialistas.

La mejor manera de formarte en esta área es a través del curso de Hadoop & Spark - Arquitecto big data de Profesional Online, el cual ha sido diseñado para formar arquitectos especialistas en almacenamiento y estructuración de big data.

Se trata de un curso de formación impartido desde cero por profesionales que ofrece una triple certificación: CCA Data Analyst, CCA Spark & Hadoop y Developer, CLF-C01.

Este curso ha sido diseñado para que puedas realizar tareas de administración de las nubes de Microsoft Azure, Amazon AWS, y Google Cloud Platform, con dominio de los procesos de implementación y administración de los recursos demandados por aplicaciones, sitios web o software alojados en nube.

Estarás también en capacidad de monitorizar el rendimiento y el cumplimiento de las normas de seguridad.

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