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NoticiasBig DataBig Data ¿Cuáles son las mejores herramientas?

Big Data ¿Cuáles son las mejores herramientas?

Lo importante de las herramientas del Big Data no es la cantidad de información. Si no su manejo, interpretación y aplicación dentro de las compañías.

Big Data ¿Cuáles son las mejores herramientas? Este término se refiere a una gran magnitud de datos que pueden encontrarse organizados o no. Conformando así la base de datos de las compañías de manera rápida y continua. Lo importante de las herramientas del Big Data no es la cantidad de información. Si no su manejo, interpretación y aplicación dentro de las compañías. 

El Big Data permite generar conocimientos a través de la información, que las compañías usan para el proceso de toma de decisiones. 

Herramientas del Big Data

Debido a que el Big Data no deja de crecer y es a partir de ahora cuando comienza su evolución. Se requieren técnicas y tecnologías que se adapten y evolucionen para permitir la mejor gestión a la hora de resguardar y analizar la información. 

Entre los recursos más resaltantes para la utilización del Big Data​ se encuentran:​  

Hadoop para Big data

Consiste en una estructura de software que utiliza código abierto. La cual ofrece almacenamiento y procesamiento de grandes magnitudes de información. Siendo uno de los recursos más utilizados, por lo que algunas compañías como Facebook lo emplean. Como permite trabajar con amplios volúmenes de información, usa programación simple, es escalable. Lo que significa que puede pasar de trabajar de un servidor a varios sin ningún contratiempo. 

El Hadoop tiene varios aspectos importantes, uno es que permite procesar Big Data rápidamente. Es decir, mientras más cantidad de información es mayor el poder de desarrollo. Tiene tolerancia a los fallos, por lo cual, si se presenta algún error en un cómputo, este redirige automáticamente a otros nodos. Lo que podría asegurar que no presenten la misma falla durante el procesamiento. 

Esta herramienta tiene flexibilidad en cuanto al manejo de datos, lo que significa que puede almacenar y luego realizar los procesos requeridos. Incluyendo información de diversos tipos, por lo que es de bajo costo. Al utilizar hardware comercial para el depósito de la información y las estructuras de código abierto son gratuitas. 

Apache Spark 

Este sistema es la evolución natural del Hadoop y se trata de un framework para un estudio y desarrollo de información a mayor velocidad. El Apache Spark analiza datos por lotes. Lo que le permite que cuando se va a procesar un fichero grande, se pueda dividir el trabajo en diferentes máquinas. 

Una vez finalizado el proceso, se unen los resultados, reduciendo considerablemente el tiempo de trabajo y la rapidez, aspectos que son claves en el Big Data. Algunas de sus características son las siguientes: 

  • Su velocidad en el procesamiento se debe a que trabaja con memoria. Por lo cual una vez que se establece un patrón de trabajo según la naturaleza de los datos, puede identificarlos y procesarlos de manera rápida. 
  • Tiene la opción de almacenar información en discos cuando un fichero es muy grande y no cabe en la memoria. Esto permite establecer una moderación entre el almacenamiento en discos y en la memoria. 
  • Permite crear lenguaje en diferentes programaciones como Java, Python, Scala y R. 
  • La rapidez de este sistema permite que el desarrollo de la información ocurra de manera oportuna. 

Python para Big data

Es una herramienta del Big Data que utiliza un lenguaje de programación de código abierto y se orienta a diferentes estilos. Tales como programación de objetos, imperativa y funcional. Una de sus ventajas es que es muy fácil de usar, ya que no es necesario tener amplio conocimiento de informática para que sea empleada. Es usada dentro de la mercadotecnia para generar mejor estrategias de ventas a partir del análisis y estudio de los clientes. 

Además, Python cuenta con una gran colección de bibliotecas que ayudan a los analistas a procesar la información. Lo que le permite a los analistas disponer de mejores resultados en tiempo real. Convirtiendo los datos en lenguaje del Big Data. 

Apache Storm en el Big data

Este recurso usa un sistema de procesamiento que puede ser aplicado en cualquier lenguaje de programación. Procesa grandes magnitudes de información en tiempo real de forma sencilla y transforma esos datos en conocimiento. Estos pueden ser analizados y monitoreados al instante, de forma continua mientras exista el flujo de información. 

Apache Storm ofrece el beneficio de trabajar a gran velocidad y puede combinarse con Apps que tengan acceso a Hadoop para evitar errores y tener mejores resultados. 

MongoDB 

Es una base de datos NoSQL, es decir está basada en documentos y se diseñó principalmente para que se utilice en aplicaciones modernas. Asimismo, se aplica a procesos para la nube, ya que su nivel de productividad es bastante alta. 

Concede a los sistemas una alta escalabilidad horizontal debido a sus principales características. Permitiendo duplicar los datos y segmentarlos en partes más pequeñas. Por lo que es su base principal de datos, de esta manera se reparte la información entre las escalas. 

Recurso del Elasticsearch en Big data 

Recurso del Big Data que consiste en una plataforma de búsqueda desarrollada en Java con licencia Apache. Se trata de un software de código abierto que utiliza lenguaje de dominio específico. Lo que le da su principal característica y es que le permite indexar los datos. Por otro lado, las respuestas de las consultas son rápidas, lo que permite procesar información de forma óptima. 

Big data y el Lenguaje R 

Este recurso de Big Data utiliza principalmente lenguaje matemático, su enfoque está destinado a análisis estadísticos. Es el mayor recurso de la minería de datos, ya que procesa datos financieros y suministra una gran cantidad de librerías para facilitar su desarrollo. Su principal desventaja es que al usar lenguaje matemático, se hace difícil de entender si el usuario no tiene conocimiento del lenguaje. 

Apache Drill 

Es un motor de consulta SQL que se utiliza en entornos de Big Data, permite combinar en una sola consulta datos de distintas fuentes y bases de datos. Fue diseñado para procesar grandes volúmenes de información, del orden de petabytes, así como millones de registros en pocos segundos. 

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