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NoticiasBig Data¿Por qué Hadoop es importante en el Big Data?

¿Por qué Hadoop es importante en el Big Data?

Hadoop se encuentra entre las herramientas más relevantes del Big Data. Tratándose de un sistema de código abierto que guarda información.

¿Por qué Hadoop es importante en el Big Data? Hadoop se encuentra entre las herramientas más relevantes del Big Data. Tratándose  de un sistema de código abierto que se encarga de guardar la información sin importar su origen. Este software presenta una amplia capacidad de análisis y procesamiento, además de poder llevar a cabo tareas periódicas de manera casi ilimitada.

La importancia de Hadoop dentro de la gestión de datos, ha llevado a considerar este término casi un sinónimo del Big Data. Sobre todo, por la estrecha relación que posee dicha disciplina con esta importante y útil herramienta.

Importancia del uso de Hadoop

El uso de Hadoop es cada vez más popular en el mundo empresarial, ya que representa la opción perfecta con un bajo costo. En donde esta hace uso de las nuevas tecnologías de información permitiendo desarrollar soluciones oportunas y afrontar nuevos retos.

Además, Hadoop puede ser efectuado sobre hardware comercial a un costo accesible, pues es un sistema gratuito. Lo que representa una oportunidad para las compañías con limitantes económicos, pudiendo efectuar una correcta gestión de datos y aprovechamiento de la información.

Así mismo, el uso de este sistema es de gran importancia para el Big Data, el cual permite, entre otras cosas:

  • Recopilar grandes magnitudes de datos, procesarlos sin importar su origen y características. Además, puede realizar estos procesos de manera constante, arrojando resultados de forma rápida y muy eficaz.
  • Este sistema provee una guía de manejo de datos que se divide en varios procesos. Lo que le permite realizar análisis a gran velocidad y además, tiene la característica de que mientras más nodos se empleen, mayor será la potencia del proceso.
  • El sistema de Hadoop presenta opciones de seguridad contra problemas del hardware. Lo que le permite ser un software muy tolerante a los fallos. En otras palabras, cuando algún nodo llega a presentar problemas, se redirigen los trabajos a nodos diferentes. 

De esta manera, se garantiza que no falle todo el sistema de procesamiento. Además, se generan y guardan duplicados de los datos.

  • La flexibilidad de este software permite que puedan guardarse los datos sin realizar ningún procesamiento sobre ellos. De esta manera, los programadores pueden elegir guardar la cantidad de datos que prefieran y realizar los procesamientos más tarde.
  • Debido a que Hadoop presenta código abierto, su implementación es de forma gratuita. Complementándose con hardware para el stock de magnitudes elevadas de datos. Esto representa una disminución considerable en los costos de la compañía.
  • Finalmente, este software resulta muy importante, pues habilita el aumento de la capacidad de procesamiento de información en el sistema.

Ventajas

Las grandes posibilidades de almacenamiento y manejo de los datos en Hadoop, proporcionan diversas ventajas. En donde se destacan algunas de estas: 

  • Crea un ambiente aislado de las dificultades de otras programaciones que se efectúen paralelamente.
  • Distribuye los elementos del proceso en nodos, resultando de gran utilidad para los programadores.
  • Mediante Hadoop se pueden llevar a cabo varios proyectos de análisis de datos de forma paralela. Manteniendo muy bien separados los procesos y aspectos de cada proyecto.
  • Contiene variados métodos de control que permiten mantener un monitoreo constante sobre los datos y los procesos de análisis de los mismos.
  • Dentro del sistema existe la posibilidad de efectuar preguntas y dejar sugerencias.
  • Promueve la creación de variados add- ons que proporcionan mayor facilidad sobre las tareas. Así como, el procesamiento y monitoreo de la información almacenada en el sistema.

Funcionamiento de Hadoop

Los componentes principales y más importantes del sistema de Hadoop son HDFS. Los cuales funcionan como una especie de fichero donde se almacenan grandes sets de datos. A su vez se encuentra MapReduce, que se trata de un método de programación (framework) que habilita la manipulación de los diversos sets de datos de manera simultánea.

Dichos componentes le confieren a Hadoop la capacidad de mantener réplicas de los datos. Encontrándose dispuestos en distintos nodos, de esta manera, al realizar una operación sobre determinados datos. El sistema procesa cada segmento de información dentro de los nodos donde están contenidos. Esto genera una gran escalabilidad y la posibilidad de aumentar su capacidad con solo agregar más nodos al sistema.

Usos de Hadoop

Actualmente, la mayoría de las organizaciones que tienen áreas de gestión de datos, consideran a Hadoop como la mejor plataforma de Big Data. Este sistema es aplicado para diferentes fines, pudiendo ser empleado como una Data Lake. Al igual que una caja de arena para innovación e investigación, así como, almacenaje o complemento de almacenes de información.

Data Lake

Muchas organizaciones emplean la capacidad de acumulación de datos de Hadoop como Data Lake. Permitiendo guardar datos crudos con distintos formatos. Esto con el fin de que se genere una visión general sobre el conjunto de datos. Dando paso al desarrollo y descubrimiento de ideas por parte de la Data Scientist.

Caja de arena

La capacidad de Hadoop para tolerar elevadas magnitudes de datos, permite que este genere una variedad de algoritmos analíticos. Esta capacidad analítica funciona muy bien para que se produzcan ideas innovadoras. Confiriendo una ventaja competitiva sobre las compañías que implementan este software. Adicional a brindar una optimización en las operaciones generales.

Almacén de datos

Finalmente, esta plataforma puede usarse como un almacén de datos que permite recolectar distintos tipos de información y resguardarla de forma segura. Destinada para ser empleada en el futuro, esto se debe a que su capacidad de almacenaje. En donde tiene un costo bajo y garantiza seguridad.

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