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Big Data¿Qué es Hadoop? Un framework vital para Big Data

¿Qué es Hadoop? Un framework vital para Big Data

Hadoop se ha convertido en un gran aliado del Big Data, gracias a su capacidad para desarrollar programas que permitan manejar grandes volúmenes de datos.

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    Hadoop se ha convertido en un gran aliado del Big Data, gracias a su capacidad para desarrollar programas que permitan manejar grandes volúmenes de datos. Hadoop es un ecosistema o entorno de trabajo, con un increíble poder de procesamiento, capaz de facilitar la gestión de trabajos simultáneos.

    ¿Qué es Hadoop?

    Hadoop es un framework (marco o entorno de trabajo) de código abierto y con licencia libre. Este framework permite almacenar volúmenes extensos de información, además de procesar y ejecutar aplicaciones. Así como programas, en clústeres de hardware elementales. Para el desarrollo de este entorno de trabajo, los creadores tomaron como modelos los documentos de Google, involucrado en GFS (Google File System) y MapReduce.

    El ecosistema Hadoop, facilita el almacenamiento masivo de una gran variedad de datos. Además de la posibilidad de procesar un número casi ilimitado de tareas simultáneas. Las características de este framework, hacen posible almacenar Big Data en un marco distribuido. Lo cual permite que se puedan procesar datos de manera simultánea.

    Hadoop cuenta con dos componentes esenciales: el HDFS (Hadoop Distributed File System), relacionado con el almacenamiento, pues cuenta con un clúster, en el cual resguarda datos en diversos formatos. El segundo componente es YARN, que se encarga de la gestión de los recursos. Gracias a este complemento, se pueden procesar los datos del HDFS, de manera paralela.

    Funcionamiento básico y definiciones

    Además de HDFS y YARN, existen otros componentes de software. Los cuales son capaces de trabajar sobre Hadoop, o de forma paralela a dicho entorno. Sus definiciones básicas son las siguientes:

    • Hadoop Common: Contiene las bibliotecas y demás utilidades que se emplean en otros módulos.
    • HDFS: Es un sistema escalable, que resguarda datos en diversas máquinas, sin que resulte necesario organizar dicha información.
    • YARN: Es el acrónimo para Yet Another Resource Negotiator. Como ya mencionamos anteriormente, este módulo se encarga de gestionar los recursos que respaldan los procesos ejecutados en Hadoop.

    YARN se divide a su vez en dos componentes: ResourceManager que funciona como un nodo maestro, donde se reciben las solicitudes de procesamiento. El segundo componente es NodeManager, que recibe las tareas necesarias para llevar a cabo el procesamiento de cada Nodo.

    • MapReduce: Es un entorno de trabajo paralelo, compuesto por dos pasos. El primero (Mapa), se trata de un nodo que descompone las entradas en subproductos pequeños, que luego van a ser procesados por otros nodos trabajadores. Después de que estos subproductos han sido resueltos, las respuestas se combinan para producir la salida.

    Componentes de Hadoop

    Hadoop es capaz de trabajar con otros programas o aplicaciones, como:

    • Ambari: Una interface que permite gestionar, configurar y probar los servicios y componentes de Hadoop.
    • Cassandra: Sistema de bases de datos distribuido.
    • Hbase: Una base de datos no relacional y distribuida, que funciona sobre Hadoop. Además, este componente funciona como una entrada y salida de los procesos realizados en MapReduce.
    • Oozie: Se trata de un componente capaz de programas tareas de Hadoop.
    • Pig: Es una plataforma, a través de la cual es posible gestionar la información contenida en el HDFS. Pig contiene un colector para programas de MapReduce. Además de un lenguaje de programación de alto nivel, conocido como Pig Latin. Gracias a este componente, es posible llevar a cabo extracciones, conversiones y cargas de información, además de análisis sencillos, sin recurrir al sistema MapReduce.
    • Sqoop: Este es un sistema de conexión y transferencia, que moviliza datos entre Hadoop y una base de datos relacional.
    • Zookeeper: Un programa que puede coordinar la distribución de procesamientos.
    • Spark: Es un clúster de código abierto, que cuenta con un excelente sistema de análisis de memoria interna.

    Historia del Hadoop

    Antecedentes

    Hacia finales del siglo XX, la creación y crecimiento de la World Wide Web (www), representó el inicio de una revolución informática y computacional. Este sistema dio paso a la creación de motores de búsqueda, así como repertorios, que permiten encontrar información relevante, entre el contenido disponible en la web.

    Inicialmente, las respuestas a las búsquedas, eran proveídas por humanos. Sin embargo, al crecer el número de sitios en la web, se debieron automatizar los sistemas de respuesta a las búsquedas. El desarrollo de estos rastreadores, impulsó la creación de grandes motores de búsqueda. Múltiples proyectos para desarrollar rastreadores de web comenzaron a desarrollarse, incluyendo Nutch, creado en conjunto por Mike Cafarella y Doug Cutting. 

    Este proyecto, buscaba arrojar resultados de manera veloz, a través de la distribución de los datos y cálculos en varios equipos, de manera que se llevaran a cabo diversas tareas simultáneamente. Este concepto fue también la base de uno de los motores de búsqueda más reconocidos: Google.

    Durante la primera década del siglo XXI, el proyecto Nutch se incorporó a Yahoo, dividiéndose en dos fases. La primera mantenía el principio de rastreador, mientras que la segunda se enfocó en el desarrollo computacional y de procesamiento dividido. Esta última fase fue nombrada por Cutting como “Hadoop”. En 2008, el proyecto Hadoop finalmente se publicó como un entorno de código abierto, evolucionando desde entonces, hasta lo que representa hoy en día.

    Evolución del Hadoop

    Doug Cutting publicó el proyecto Nutch en 2003, con el fin de gestionar millones de búsquedas en la web. Posteriormente, Google publicó documentos con Google File System (GFS) y MapReduce. Cutting y su equipo emplearon estos documentos (GFS y MapReduce) sobre Nutch, para optimizar las operaciones realizadas de forma paralela. Finalmente, en el año 2006, Hadoop fue lanzado por Yahoo.

    Para el año 2007, a menos de un año de su creación, Hadoop era empleado en un clúster de 1000 nodos de manera efectiva. Debido a la eficacia y éxito de Hadoop, en el año 2008 fue lanzado como un proyecto de código abierto, mediante el software Apache. A finales de ese año, Hadoop podía soportar clúster de 4000 nodos.

    Durante el año 2009, este entorno fue optimizado para gestionar un petabyte de datos en alrededor de 17 horas. Esto permitió tramitar con éxito miles de millones de búsquedas en la web, además de indexar millones de sitios virtuales.

    De esta manera, en 2011 fue lanzada oficialmente la primera versión de Hadoop (1.0), que rápidamente dio lugar a la versión 2.0.6 en el año 2013. Desde entonces, este impresionante framework ha estado desarrollándose, siendo especialmente importante en disciplinas como Big Data.

    Hadoop como Solución en Big Data

    La implementación de Hadoop en Big Data, mantiene un objetivo principal, centrado en aumentar la velocidad y cantidad de procesamiento de información. Todo ello con el fin de tomar mejores decisiones. En Big Data, se busca una mejora constante, que permita optimizar cada vez más los procesos de preparación, gestión, visualización y exploración de los datos.

    Asimismo, se busca desarrollar, implementar y supervisar modelos analíticos cada vez más complejos. Allí radica la importancia de Hadoop en el Big Data, pues habilita la obtención de mayores volúmenes de información, siendo capaz de procesarlos y convertirlos en grandes oportunidades.

    Hadoop aporta un gran valor a Big Data, pues este framework produce aportes importantes en la analítica de la información. De esta manera, los proyectos piloto procesados en Big Data, tendrán unas métricas muy acertadas, que serán fácilmente evaluadas. Hoy en día, muchas organizaciones evalúan la posibilidad de implementar diversos proyectos a través de Hadoop.

    Problemas del enfoque tradicional

    Hadoop ha proporcionado soluciones a diversos problemas del enfoque tradicional de Big Data. Entre dichos problemas se encuentran:

    Almacenamiento Big Data

    Gracias al complemento HDFS, es posible resguardar la información de Big Data, de una forma distribuida. De esta manera, los datos son almacenados en bloques, por medio de Nodos de datos, pudiendo configurar el tamaño de dichos bloques.

    Para comprender el funcionamiento, supongamos que se tienen 512 MB de información y se ha configurado la HDFS de tal forma, que será capaz de generar 4 bloques de información. En este caso, cada bloque tendrá 128 MB de datos, que serán almacenados y replicados en diversos Nodos.

    En este sentido, Hadoop también interviene en los problemas de escalado, pues este framework se enfoca en el escalado horizontal. Esto permite que se puedan añadir nodos extras al clúster. En otras palabras, no es necesario contar con un sistema de gran espacio, si se cuenta con varios sistemas de cierta capacidad, en los cuales se puedan resguardar parte de los datos.

    Almacenar distintos tipos de datos

    En Big Data se trabajan con una variedad de datos, que deben ser almacenados y procesados de manera distinta. HDFS permite que esto sea posible, sin necesidad de transformar los datos a un mismo formato. Es decir, Hadoop permite que se resguarden datos, independientemente si son estructurados, no estructurados o semiestructurados, gracias a que este sistema carece de procesos de validación.

    Además, el HDFS de Hadoop, mantiene un modelo que escribe los datos una sola vez, para ser analizados múltiples veces, con el fin de extraer la máxima cantidad de conocimientos posible.

    Velocidad para procesar datos

    Uno de los grandes retos del enfoque tradicional, es poder acceder a los datos y procesar estos de una manera más rápida. Una de las formas de resolver dicho problema, ha sido transponer el procesamiento a los datos y no al contrario. En otras palabras, los datos no son movidos hacia el nodo maestro para ser procesados, sino que la lógica de procesamiento se traslada a los diversos nodos de información.

    Posteriormente, los resultados del procesamiento son movidos hacia el nodo maestro, donde se combinan para dar una respuesta o solución. En el componente YARN de Hadoop, se encuentran ResourceManager y NodeManager, que son los sistemas encargados de llevar a cabo dichas tareas.

    Retos al usar Hadoop

    Al igual que todos los sistemas y programas empleados en Big Data y Data Science, Hadoop presenta ciertos retos que deben ser asimilados con cuidado. Entre ellos podemos mencionar los siguientes:

    MapReduce tiene una programación muy útil para enfrentar distintos retos, como solicitudes básicas de información y procesos que pueden subdividirse en tareas independientes y de menor magnitud. Sin embargo, este componente no resulta muy útil sobre trabajos analíticos iterativos e interactivos.

    Esto se relaciona con que los nodos que lo componen no mantienen ningún tipo de comunicación, a no ser que se realice una ordenación previa. Como consecuencia, los algoritmos repetidos necesitan atravesar ciertos procesos para completarse. Dichos procesos crean varios archivos que entorpecen el proceso analítico de la información.

    Otros de los retos de Hadoop es que, para ser manejado con éxito, es necesario que los programadores posean cierto nivel de conocimientos sobre Java. Es por ello que se intenta insertar la tecnología relacional SQL sobre Hadoop, ya que esta es manejada de manera más fácil por los profesionales. Este sistema requiere, además, conocimientos de bajo nivel sobre los sistemas operativos, así como del hardware y la configuración del núcleo de este framework.

    Retos sobre la seguridad y gobernanza

    La seguridad de la información mantenida en Hadoop, representa un reto importante, debido a la fragmentación de los datos. Sin embargo, se continúan diseñando nuevos instrumentos, como el protocolo de autenticación de Kerberos, que podrán optimizar el sistema de seguridad de este framework.

    Finalmente, el manejo y gobernanza de los datos representa otro importante desafío, debido a que Hadoop carece de herramientas sencillas para gestionar, limpiar y gobernar metadatos. De igual manera, aún se desarrollan tecnologías sobre la calidad y estandarización de la información.

    Importancia del Hadoop

    La importancia de Hadoop se centra en que este framework, permite que se lleven a cabo el almacenaje y procesamiento de grandes cantidades de datos. Esto resulta muy útil en los Big Data que funcionan con datos provenientes de las redes sociales y el Internet de las Cosas (IoT). Por otro lado, Hadoop cuenta con un tipo de computación distribuida, que permite procesar Big Data con una velocidad increíble. En este sentido, el número de nodos empleados, es directamente proporcional a la capacidad de procesar la información.

    El trabajo con nodos implica que, aunque alguno de estos falle, las tareas son asignadas de manera automática a otros, pues el sistema resguarda copia de todos los datos. Este sistema resulta muy útil para tolerar fallos de hardware y para tener un procedimiento escalable, el cual puede crecer con la agregación de más nodos.

    Otras de las características importantes de Hadoop, son su flexibilidad para almacenar datos de distintos tipos, sin necesidad de procesarlos antes. Hadoop, además, tiene un costo muy bajo al ser un framework de código abierto, además de emplear hardware básico, como almacén de grandes volúmenes de información.

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