Conociendo el ecosistema Hadoop y sus componentes

Análisis de datos

Tokio School | 09/08/2022

En el mundo del Big Data, conocer y dominar las herramientas te puede abrir puertas en el mercado laboral. Así, en este sentido, Apache Hadoop es uno de los sistemas más usados en el tratamiento, almacenamiento y procesamiento de datos para Big Data. En este artículo vamos a ver que es Hadoop, para que se usa, y cuáles son las tecnologías, herramientas y sistemas que forman parte de su ecosistema.

Una vez que te introduzcas en este apasionante mundo, seguro que no quieres dar marcha atrás y querrás seguir profundizando en él. Algo que vas a poder hacer a través de un curso de Big Data con especialización en Apache Hadoop. Descubre más sobre Hadoop y su ecosistema y ¡da el siguiente paso!

¿Qué es Hadoop y cuál es su ecosistema de componentes?

Apache Hadoop es un framework que se utiliza dentro de Big Data para distintos procesos. Para cada proceso en el tratamiento, procesamiento y almacenamiento de datos, Hadoop emplea un componente distinto. Por eso se habla de ecosistema en Apache Hadoop.

Así, son varios los componentes fundamentales de esta herramienta y su trabajo en conjunto sirve para el procesamiento, almacenamiento y posterior análisis de grandes cantidades de información.

Hadoop puede trabajar con datos estructurados o no estructurados, pero estos últimos son los más comunes en el trabajo en Big Data. Y es que, es en Big Data donde este framework ha encontrado sus mayores aplicaciones. Gracias a él el trabajo de los especialistas en Análisis de Datos se simplifica y, además, el coste para las empresas se ve reducido.

Apache Hadoop emplea un clúster de ordenadores para mejorar la eficiencia en el procesamiento de la información.

Apache Hadoop es una herramienta flexible que cuenta con múltiples componentes dentro de su ecosistema. Se trata, por tanto, de un sistema flexible y con muchas posibilidades para aquellos que aprendan a usarlo. Estos son los principales:

  • MapReduce
  • YARN (Yet Another Resource Negotiator)
  • HDFS (Hadoop Distributed File System)

Además, el ecosistema de Apache Hadoop cuenta con otros componentes y tecnologías complementarias para la ingesta o consulta de datos, además de otras de código abierto que amplían las funcionalidades ya existentes:

  • Spark
  • Ambari
  • Oozie
  • Pig
  • Storm
  • Tez
  • Zookeeper
  • Hive
  • HBase
  • Hue
  • Impala
  • Flume:
  • Sqoop
  • Kafka

A continuación, vamos a ver con detalle estos tres componentes principales y, después hablaremos de algunas de las otras tecnologías y sistemas (las más relevantes) que complementan el ecosistema de Apache Hadoop.

Principales componentes del ecosistema de Apache Hadoop

Como decíamos, Apache Hadoop cuenta con tres componentes principales dentro de su ecosistema. Vamos a ver un poco más en detalle para que sirven MapReduce, HDFS y YARN.

HDFS

Es el sistema de archivos distribuidos de Hadoop. Es decir, es la parte del ecosistema Hadoop que se encarga del almacenamiento de datos. Su particularidad radica en que se trata de un sistema de almacenamiento que distribuye la información a través de una serie de nodos situados en distintos ordenadores dentro de un mismo clúster.

La información se recopila en HDFS y se reparte entre distintos puntos conectados a un nodo principal del que dependen el resto de nodos de datos. Al mismo tiempo, cada nodo de datos almacena una parte de la información y la recupera cuando se le solicita.

MapReduce

MapReduce es un algoritmo que se emplea en Big Data, concretamente en Hadoop, para facilitar la distribución de la carga de trabajo dentro de este framework. Resumiéndolo un poco, MapReduce es el elemento dentro del ecosistema Hadoop que se encarga de dividir una tarea en varias subtareas para que se procesen dentro del clúster de ordenadores.

Esto hace que el procesamiento de los datos sea más rápido, ya que reduce la información con la que trabaja cada ordenador y, por tanto, aumenta su capacidad de procesamiento. Esto lo logra en dos fases:

  • Filtra, agrupa y ordena los datos. Al mismo tiempo, estos datos se dividen en múltiples partes que después se ejecutan en paralelo en distintos ordenadores.
  • Reduce y filtra los resultados y los almacena en el HDFS.

YARN

YARN es un elemento dentro del ecosistema Hadoop que se encarga de administrar los recursos que se dedican al procesamiento de los datos en cada uno de los ordenadores del clúster. Al mismo tiempo, se encarga de administrar las aplicaciones de Hadoop.

Por otro lado, YARN también se ocupa de que los datos almacenados en HDFS sean procesados y ejecutados desde distintos motores de procesamiento. Esto hace que aumente un poco más la eficiencia a la hora de trabajar con Big Data.

Tecnologías complementarias dentro del ecosistema Hadoop

Como decíamos, existen, además de los tres principales componentes de Hadoop, otros elementos, herramientas y tecnologías relacionadas con este framework. Estas las podemos dividir en herramientas de código abierto que complementan las funciones principales de HDFS, YARN y MapReduce y en aplicaciones complementarias que facilitan la ingesta y consulta de datos.

Así, alrededor de Apache Hadoop han ido apareciendo distintas tecnologías que lo complementan y añaden nuevas funciones específicas. Vamos a ver algunas de las más importantes:

Ingesta de datos

Para la ingesta de datos, dentro del ecosistema Hadoop nos encontramos con:

  • Flume. Sirve para ingestar información en data lakes.
  • Sqoop. Especializado en la ingesta de datos en HDFS desde bases de datos externas a Hadoop.
  • Kafka. Divide la información y facilita la ingesta de datos en Apache Hadoop. Es de los más usados.

Consulta de datos

En el lado contrario a la ingesta de datos, tenemos los componentes del ecosistema Hadoop que se emplean para la consulta de la información almacenada:

  • Hive. Otorga una interfaz SQL a Hadoop, lo que simplifica la consulta de los datos.
  • Hbase. Se trata de una base de datos NoSQL distribuida y escalable para la consulta de datos estructurados en HDFS.
  • Hue. Facilita la escritura de consultas SQL y conecta catálogos con las bases de datos del clúster.
  • Impala. Es una base de datos SQL que funciona sobre Hadoop. Es especialmente usado en Business Intelligence por su baja latencia y la posibilidad de realizar consultas concurrentes.

Otras tecnologías del ecosistema Hadoop

A mayores de lo visto, existen otra serie de tecnologías, de código abierto, que complementan algunas funciones y añaden otras más específicas que se usan en función de cada caso particular:

  • Spark. Es un motor para el procesamiento de datos compatible con HDFS. Aumenta la velocidad de MapReduce y es especialmente útil en el análisis de datos para Machine Learning.
  • Oozie. Permite la ejecución y planificación a lo largo del tiempo de las tareas que se van a ejecutar dentro del ecosistema de Hadoop.
  • Pig. Es un framework que emplea su propio leguaje de programación y sirve para transformar programas en sentencias para MapReduce.
  • Zookeeper. Se trata de un elemento dentro del ecosistema Hadoop que sirve para la coordinación de las aplicaciones distribuidas.

¡Fórmate como especialista en Big Data!

Ahora ya conoces un poco mejor Apache Hadoop y su ecosistema. Hemos visto algunas de sus principales herramientas. Herramientas que facilitan el trabajo de los especialistas. Eso sí, para poder dominar este frameowrk, es necesario que te formes y te conviertas en todo un experto en Big Data.

En Tokio School contamos con un curso de especialización en Apache Hadoop con el que podrás conocer todo sobre esta potente herramienta. Un ecosistema, el de Hadoop, fundamental para todos los que se quieren introducir en el mundo del Big Data.

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