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Apache Hadoop: su lenguaje de programación

Análisis de datos

Tokio School | 21/02/2022

¿Quieres saber qué es Apache Hadoop y cuál es su lenguaje de programación? Seguro que ya sabes que se trata de un sistema ampliamente usado en el ámbito del Big Data, pero nosotros te contamos todos los detalles importantes sobre esta herramienta. ¿Te interesa? ¡Toma nota!

Apache Hadoop nació de la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos y lograr resultados rápidos en las búsquedas web en un momento en que los motores de búsqueda en Internet estaban empezando a despegar.

Inspirándose en MapReduce de Google, un modelo de programación que divide una aplicación en pequeñas fracciones para ejecutarlas en diferentes nodos, Doug Cutting y Mike Cafarella comenzaron Hadoop en 2002 mientras trabajaban en otro proyecto de Apache.

Con el tiempo, el sistema se despegó de la matriz principal y se convirtió en una de las principales plataformas para el Big Data que se emplean en la actualidad. Apache Hadoop es un software que maneja muchas herramientas y aplicaciones usadas en Big Data. ¿Quieres saber más? ¡Sigue leyendo!

 

¿Qué es Apache Hadoop?

Apache Hadoop es una plataforma de software de código abierto basada en Java que se emplea, fundamentalmente para la administración del procesamiento y almacenamiento de las grandes cantidades de información que se necesitan para Big Data.

Apache Hadoop permite trabajar con miles de nodos y grandes cantidades de datos al mismo tiempo, lo que facilita el trabajo de los analistas de datos.

Se trata de un sistema que puede procesar tanto datos estructurados como no estructurados. Además, Hadoop permite escalar de manera segura desde un solo servidor hasta miles de ordenadores. Para ello, Apache Hadoop consta de cuatro módulos principales:

  • HDFS: se trata de un sistema de archivos distribuido que se ejecuta en hardware estándar o de gama baja. HDFS proporciona un mejor rendimiento de datos que los sistemas de archivos tradicionales. Además, tiene una alta tolerancia a fallos y soporte nativo para grandes conjuntos de datos
  • YARN: administra y supervisa los nodos del conjunto de ordenadores y el uso de recursos que se hace e3n cada momento. Se emplea para programar trabajos y tareas determinadas de cara al análisis de datos.
  • MapReduce: Se trata de un framework que ayuda a realizar el cálculo paralelo de los datos. Esta herramienta toma los datos de entrada y los convierte en un conjunto de datos que se puede calcular en pares.
  • Hadoop Common: proporciona bibliotecas Java comunes que se pueden usar en todos los módulos.

 

¿Cómo funciona Apache Hadoop y cuál es su lenguaje de programación?

Apache Hadoop funciona a través de la distribución de grandes conjuntos de datos. A medida que las necesidades de análisis de datos han ido creciendo, también han ido creciendo la cantidad de datos que es necesario procesar. Apache Hadoop divide los conjuntos de datos en cargas de trabajo más pequeñas que se pueden ejecutar en paralelo.

En este sentido, Apache Hadoop facilita el uso de toda la capacidad de procesamiento y almacenamiento en servidores y la ejecución de procesos distribuidos para grandes conjuntos de datos. Al mismo tiempo, Hadoop proporciona todo lo necesario para que se puedan construir otros servicios y aplicaciones.

La formación es esencial para dominar Apache Hadoop. En Tokio School te ayudamos a prepararte con esta herramienta

El ecosistema de Hadoop ha crecido significativamente a lo largo de los años debido a su extensibilidad. Hoy en día, el ecosistema de Hadoop incluye muchas herramientas y aplicaciones para ayudar a recopilar, almacenar, procesar, analizar y administrar big data.

Hadoop es un sistema de código abierto que emplea Java como lenguaje de programación pero que da soporte y puede ejecutar otros sistemas, aplicaciones y herramientas, muy usados en Data Science y Big Data creados con:

Python

Python es un lenguaje orientado a objetos, similar a C++ o Java. Además, es uno de los sistemas de programación más importantes dentro del Big Data. Algunas aplicaciones como Pinterest e Instagram están usando python dentro de su código.

R

Se trata de un lenguaje de programación que en Apache Hadoop puede ser útil para la creación y visualización de gráficos.

R es un sistema de programación que es muy usado entre los estadísticos y los data miners para desarrollar software estadístico y realizar análisis de datos.

En las áreas de análisis de datos interactivos, estadísticas de propósito general y modelado predictivo, R ha ganado una gran popularidad debido a sus capacidades de clasificación y agrupación de grandes conjuntos de datos.

Matlab

Matlab es un código que tiene una gran capacidad para procesar análisis para Big Data. Lo hace de tal forma que escala desde una única estación de trabajo hasta una granja de ordenadores, ofreciendo las mismas prestaciones.

En este caso, como lenguaje de progrmaación de Apache Hadoop, Matlab permite usar tanto el acceso al sistema de archivos distribuidos (HDFS) como la ejecución de algoritmos en Apache Spark.

Scala

Scala es un lenguaje de código abierto multiparadigma y orientado a objetos. Además, se trata de un lenguaje tipado estadísticamente basado en JVM (Java Virtual Machine) que es seguro y expresivo.

En la actualidad hay muchas empresas importantes que están invirtiendo en Scala para el procesamiento de Big Data. De hecho, se trata de una de las herramientas más usadas para el análisis de datos en Apache Spark, que está integrado en Apache Hadoop.

 

¡Conviértete en especialista en Apache Hadoop!

Ahora conoces un poco mejor Apache Hadoop, cómo funciona y qué lenguaje y sistemas de programación emplea o da soporte. Ahora es el momento de dar el siguiente paso y dominar esta herramienta. Para ello vas a necesitar formación. ¡Asalta el mundo de los datos y conviértete en experto!

Con la especialización en Apache Hadoop de Tokio School te adentrarás en la arquitectura de Hadoop para lograr ser todo un experto en análisis Big Data. ¡No desaproveches esta oportunidad y da un paso adelante para mejorar tu futuro laboral!

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