Hadoop
¿Qué es Apache Hadoop?
Apache Hadoop proporciona un marco de código abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de clústeres de recursos de computación. Su diseño puede escalar de uno a miles de servidores, cada uno con capacidades locales de computación y almacenamiento.
¿Por qué resulta útil Hadoop?
La explosión de Big Data y los dispositivos de recopilación de datos a través de las operaciones empresariales brindan a las empresas oportunidades considerables para innovar y triunfar. Como Hadoop detecta y aborda los fallos en la capa de las aplicaciones en lugar de en la del hardware, puede proporcionar alta disponibilidad sobre un clúster de equipos, incluso aunque los servidores individuales resulten propensos a fallos.
¿Cómo se desarrolló Hadoop?
Hadoop nació de la necesidad de procesar volúmenes cada vez mayores de Big Data y se inspiró en MapReduce de Google, un modelo de programación que divide una aplicación en componentes más pequeños para ejecutarlos en distintos nodos de servidor. A diferencia de las soluciones de almacén de datos propietarias que prevalecían cuando se introdujo, Hadoop permite que las organizaciones analicen y consulten grandes conjuntos de datos de forma escalable, empleando software de código abierto gratuito y cualquier hardware disponible en el mercado. Permite a las empresas almacenar y procesar el Big Data con un coste menor, mayor escalabilidad, más poder de procesamiento, tolerancia a fallos y flexibilidad. Hadoop también ha allanado el camino para desarrollos adicionales en análisis de Big Data, como Apache Spark.
¿Cuáles son los beneficios de Hadoop?
Hadoop cuenta con cinco ventajas significativas que lo hacen especialmente útil para proyectos de Big Data. Hadoop es:
1. Escalable
Hadoop resulta enormemente escalable, porque puede almacenar y distribuir grandes conjuntos de datos a través de cientos de servidores económicos que operan en paralelo. A diferencia de los sistemas de bases de datos relacionales tradicionales (RDBMSes), Hadoop puede escalar verticalmente para ejecutar aplicaciones sobre miles de nodos y trabajar con los miles de terabytes de datos que ello conlleva.
2. Flexible
Hadoop puede aprovechar datos estructurados y desestructurados para generar valor. Esto permite a las empresas derivar información empresarial de diversos orígenes de datos, como canales de redes sociales, datos de sitios web y conversaciones de correo electrónico. Además, Hadoop puede emplearse para fines que abarcan desde los sistemas de recomendaciones, el procesamiento de registros y el almacenamiento de datos, hasta los análisis de campañas de marketing y la detección de fraudes.
3. Rentable
Las bases de datos RBDMSes tradicionales resultan prohibitivas económicamente si se desean escalar lo suficiente como para procesar volúmenes de Big Data. Las empresas que emplean este tipo de sistemas se vieron obligadas a eliminar previamente grandes cantidades de datos sin procesar, puesto que resultaba demasiado costoso mantener todo lo que tenían. En cambio, la arquitectura con escalabilidad horizontal de Hadoop consigue que resulte mucho más asequible para una empresa almacenar todos sus datos para poder utilizarlos a posteriori.
4. Rápido
Hadoop emplea un método de almacenamiento exclusivo basado en un sistema de archivos distribuido, que asigna los datos dondequiera que se encuentren en un clúster. Además, sus herramientas de procesamiento de datos a menudo se encuentran en los mismos servidores en los que se almacenan los datos, lo que acelera su procesamiento. Gracias a estas características, Hadoop puede procesar eficazmente varios terabytes de datos desestructurados en minutos, y petabytes en horas.
5. Tolerante a fallos
Los datos almacenados en cualquier nodo de un clúster Hadoop se replican en otros nodos del clúster en previsión de cualquier posible fallo de hardware o software. Este diseño intencionadamente redundante garantiza la tolerancia a fallos. Si un nodo se interrumpe, siempre existe una copia de seguridad de los datos disponible en el clúster.
Hadoop permite que la gestión económica y segura de grandes conjuntos de datos resulte más sencilla frente a los sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Además, su valor para la empresa aumenta a medida que se multiplica la cantidad de datos desestructurados que posee la organización. Hadoop se adapta perfectamente a las funcionalidades de búsqueda, el procesamiento de registros, el almacenamiento de datos y el análisis de vídeo e imágenes.
¿Cómo funciona Hadoop?
HDFS
El sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS) permite almacenar cantidades masivas de datos en diversos formatos y distribuirlos a través de un clúster Hadoop. Proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de las aplicaciones y resulta adecuado para aplicaciones con grandes conjuntos de datos. A diferencia de otros sistemas distribuidos, HDFS ofrece una enorme tolerancia a fallos, se ha diseñado empleando hardware de bajo coste y se ejecuta sobre hardware disponible en el mercado.
MapReduce
El módulo MapReduce consiste tanto en un modelo de programación como en un motor de procesamiento de Big Data que se emplea para el procesamiento en paralelo de grandes conjuntos de datos. Con MapReduce, la lógica de procesamiento se envía a varios nodos esclavos y, a continuación, los datos se procesan en paralelo a través de dichos nodos. Los resultados procesados se envían al nodo maestro donde se fusionan, y esta respuesta se envía de vuelta al cliente. Originalmente, MapReduce era el único motor de ejecución disponible en Hadoop, pero más tarde, se amplió la compatibilidad a otros motores, como Apache Tez y Apache Spark.
YARN
Yet Another Resource Negotiator (YARN) de Hadoop representa otro componente principal del marco de Hadoop. Se emplea para la gestión de recursos de clústeres, planificación de tareas y programación de trabajos que se ejecutan sobre Hadoop. Permite el procesamiento en paralelo de datos almacenados a través del HDFS. YARN permite que el sistema Hadoop realice un uso eficiente de los recursos disponibles, lo que resulta crucial para procesar grandes volúmenes de datos.
¿Cómo se utiliza Hadoop?
Empresas de todo tipo de sectores emplean Hadoop para los análisis de Big Data con el fin de impulsar numerosos beneficios en sus organizaciones.
Empresas de servicios financieros
Las organizaciones financieras emplean Hadoop para tomar decisiones de inversión críticas y reducir el riesgo. Las empresas financieras y de banca emplean los análisis de Big Data para mejorar la precisión del proceso de aprobación o rechazo de los solicitantes de préstamos y tarjetas de crédito. Este análisis también se utiliza para identificar actividades de cuentas potencialmente sospechosas sobre la base de comportamientos de compra anteriores. Las empresas de seguros también utilizan Hadoop para detectar y evitar reclamaciones fraudulentas. Las aseguradoras médicas pueden aprovechar el Big Data para formular políticas adaptadas a demografías de pacientes específicas. Hadoop también se emplea para obtener información de conversaciones de chats en línea con clientes, a fin de mejorar la calidad de la prestación de servicios y crear experiencias de cliente más personalizadas.
Telecomunicaciones
Los proveedores de telecomunicaciones generan regularmente grandes cantidades de datos a una velocidad masiva y mantienen miles de millones de registros de llamadas. El Big Data se emplea para ayudar a generar detalles precisos de facturación para millones de clientes y estimar la demanda de ancho de banda y tendencias de comunicación de los clientes en el futuro. A continuación, esta información se emplea para la planificación de infraestructura futura, así como para crear nuevos productos y servicios para los clientes.
Sanidad
El sector de la sanidad trabaja con enormes cantidades de datos procedentes de los registros de los pacientes, los resultados de las investigaciones y pruebas, los dispositivos médicos de salud y más. Hadoop proporciona procesamiento de datos en paralelo, tolerancia a fallos y almacenamiento sin restricciones para miles de millones de registros médicos. La plataforma también se utiliza para analizar datos médicos, que pueden emplearse tanto para evaluar tendencias de salud pública en poblaciones de miles de millones de personas como para crear opciones de tratamiento personalizado para pacientes individuales en función de sus necesidades.
Comercio minorista
Las cantidades masivas de datos que generan los minoristas hoy en día requieren un procesamiento avanzado. Los datos de transacciones históricas pueden cargarse en un clúster de Hadoop para diseñar aplicaciones de análisis que predigan la demanda y los inventarios, creen promociones dirigidas y prevean las preferencias de los consumidores.
Soluciones HPE para Hadoop
La HPE Elastic Platform para análisis de Big Data (EPA) se ha diseñado como base de infraestructura modular para responder a la necesidad de una plataforma multiinquilino escalable. Para ello, habilita la escalación independiente del procesamiento y el almacenamiento a través de módulos de infraestructura que se optimizan para densidad y cargas de trabajo. Existen dos modelos de implementación diferentes:
- Sistema equilibrado y optimizado para densidad (BDO) de HPE: admite implementaciones convencionales de Hadoop que escalan el procesamiento y el almacenamiento juntos, con cierta flexibilidad para elegir la memoria, el procesador y la capacidad de almacenamiento.
- Sistema optimizado para cargas de trabajo y densidad (WDO) de HPE: aprovecha el poder de las redes Ethernet más rápidas y permite un enfoque modular para escalar independientemente el procesamiento y el almacenamiento, de modo que puedas consolidar tus datos y cargas de trabajo teniendo en cuenta las distintas velocidades a las que aumenta su volumen.
HPE también brinda una solución escalable que simplifica radicalmente tu experiencia con Hadoop. Te permite descargar una gran parte de la complejidad y el coste de tu entorno Hadoop para que puedas centrarte en derivar inteligencia de tu clúster (o clústeres) de Hadoop. HPE GreenLake, que proporciona compatibilidad con entornos simétricos y asimétricos, ofrece una solución completa global para Big Data que incluye hardware, software y servicios. Los expertos de HPE no solo se encargarán de la configuración y la puesta en marcha, sino que también te ayudarán a gestionar y mantener tus clústeres. Además, simplificarán tu facturación, alineándola con los indicadores clave del rendimiento de la empresa. Con el método de definición de precios y facturación exclusivo de HPE, resulta mucho más fácil comprender tus costes actuales de Hadoop y predecir mejor los futuros asociados con tu solución.