¡Sumérgete en el gigante del Big Data! Explore Hadoop, el marco de código abierto que procesa grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras, remodelando la gestión de datos moderna.
¿Su empresa opera en el negocio de los cálculos numéricos? ¿Necesita realizar cálculos sobre grandes cantidades de datos? En este caso, es probable que necesite computación distribuida para transacciones de tipo Big Data. ¿Cómo se logra tal hazaña? Con la ayuda de Hadoop.
Apache Hadoop es una colección de herramientas de código abierto que permiten reunir varias computadoras para resolver grandes problemas. Hadoop se utiliza para almacenamiento muy grande de prácticamente cualquier tipo de datos y proporciona una enorme potencia de procesamiento para trabajos simultáneos casi ilimitados.
Hadoop fue iniciado por Doug Cutting y Mike Cafarella en 2002 mientras trabajaban en el proyecto Apache Nutch. Poco después de que comenzara el proyecto, Cutting y Cafarella concluyeron que costaría casi medio millón de dólares sólo en hardware, con un costo operativo mensual de alrededor de 30.000 dólares.
Para reducir costos, el equipo recurrió a Google File System y MapReduce, lo que llevó a Cutting a darse cuenta de que Nutch estaba limitado a grupos de 20 a 40 nodos. Esto significaba que no podrían lograr su objetivo con sólo dos personas trabajando en el proyecto. Poco después de darse cuenta de esto (y de la entrada de Cutting en Yahoo!) se formó un nuevo proyecto, llamado Hadoop, que fue creado para expandir la capacidad de Nutch de escalar miles de nodos.
En 2007, Yahoo! Hadoop se implementó con éxito en un clúster de 1000 nodos. Luego, Hadoop se lanzó como un proyecto de código abierto para la Apache Software Foundation. Ese mismo año, Apache probó con éxito Hadoop en un clúster de 4000 nodos.
Se logró el objetivo de Cutting y Cafarella y Hadoop pudo escalar lo suficiente como para manejar el cálculo masivo de datos. Y en diciembre de 2001, Apache lanzó la versión 1.0 de Hadoop.
¿Cuáles son las piezas que componen Hadoop?
Hadoop es un marco de componentes compuesto por 3 partes:
- Hadoop HDFS: el sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS) sirve como una unidad de almacenamiento que no solo proporciona almacenamiento distribuido sino también seguridad de datos y tolerancia a fallas.
- Hadoop MapReduce: Hadoop MapReduce sirve como unidad de procesamiento, que se maneja en los nodos del clúster, cuyos resultados se envían al maestro del clúster.
- Hadoop YARN: Hadoop YARN (Otro negociador de recursos) sirve como una unidad de gestión de recursos y realiza la programación de tareas.
Cada uno de estos componentes se combina para hacer que el almacenamiento distribuido sea mucho más eficiente. Para ayudarle a entender esto, usemos una analogía.
Una pequeña empresa vende granos de café. Al principio sólo venden un tipo de café en grano. Almacenan sus granos de café en un único almacén conectado al edificio y todo funciona sin problemas. Sin embargo, con el tiempo los clientes empiezan a pedir diferentes tipos de granos de café, por lo que la empresa decide que le conviene expandirse.
Para ahorrar dinero, la empresa almacena todos los granos en el mismo cuarto, pero contrata más empleados para satisfacer la nueva demanda. A medida que la demanda sigue creciendo, la oferta debe coincidir, por lo que el espacio de almacenamiento se vuelve problemático. Para compensar esto, la empresa contrata aún más trabajadores, pero pronto se da cuenta de que el problema es el cuello de botella en el almacén.
Finalmente, la empresa se da cuenta de que necesita salas de almacenamiento separadas para cada tipo de frijol y luego separa a los empleados para administrar las diferentes salas. Con este nuevo canal de entrega implementado, el negocio no solo funciona mejor, sino que también puede manejar el crecimiento continuo de la demanda.
Este almacenamiento distribuido es similar a cómo funciona el almacenamiento de datos distribuidos, pero en lugar de salas de almacenamiento separadas, tenemos múltiples nodos de clúster para almacenar datos.
Así es como Hadoop ayuda a Big Data a superar las necesidades cada vez mayores de:
- Volumen: la cantidad de datos
- Velocidad: se generan datos de velocidad
- Variedad: los diferentes tipos de datos
- Veracidad: la capacidad de confiar en los datos.
¿Por qué Hadoop en lugar de una base de datos tradicional?
Probablemente se esté preguntando: "¿Por qué utilizar Hadoop cuando una base de datos tradicional ha servido perfectamente a mi negocio?" Esta es una buena pregunta. La respuesta se reduce a hasta dónde desea que crezca su negocio.
Puede tener los mejores desarrolladores de Java, JavaScript, .NET, Python, PHP y nube que el dinero pueda comprar. Pero si su solución de base de datos no es capaz de manejar grandes cantidades de datos, estos desarrolladores (sin importar cuán talentosos sean) no tienen forma de sortear las limitaciones de las bases de datos estándar, como por ejemplo:
- Limitaciones del tamaño del almacenamiento de datos: Hadoop permite almacenar grandes cantidades de cualquier tipo de datos.
- Potencia informática: el modelo informático distribuido de Hadoop significa que su empresa puede gestionar cantidades cada vez mayores de datos simplemente añadiendo nodos al clúster.
- Tolerancia a fallos: Hadoop protege su clúster contra fallos de hardware. Si un nodo deja de funcionar, los trabajos se redirigen automáticamente a otros nodos.
- Flexibilidad: Hadoop permite preprocesar los datos antes de almacenarlos.
- Rentable: Hadoop no sólo es gratuito, sino que también le permite expandir su negocio mucho más allá de las bases de datos tradicionales sin el costo adicional de un hardware costoso.
La advertencia sobre el uso de Hadoop
El mayor problema que enfrentará su empresa es tener las habilidades internas para implementar y administrar un sistema Hadoop. Aunque Hadoop utiliza Java como lenguaje principal (especialmente con MapReduce), las habilidades necesarias van mucho más allá de lo básico. Afortunadamente, existen muchas empresas de contratación de desarrollo nearshore y offshore que ofrecen el talento que necesita para implementar Hadoop en su empresa.
Conclusión
Por lo tanto, si desea competir con las empresas más grandes del mercado, considere seriamente una plataforma como Hadoop para ayudarlo a satisfacer y superar las necesidades de computación de datos dedicadas al crecimiento actual y futuro.
