Aplicaciones de Apache Hadoop: ¡descúbrelas todas!

Análisis de datos

Tokio School | 01/06/2022

En la era digital, en la era del auge de Internet y los dispositivos inteligentes, los datos se han vuelto más valiosos que nunca. Datos que provienen de todo tipo de fuentes y que no paran de crecer en cantidad y complejidad. Esto ha abierto la puerta a que las empresas necesiten más herramientas de Big Data. Apache Hadoop es un framework específico para Big Data y en este artículo vamos a ver cuáles son sus aplicaciones.

Apache Hadoop es un framework de código abierto que se utiliza tanto para almacenar como para procesar datos con técnicas de Big Data. Además, también se emplea para el desarrollo de aplicaciones de procesamiento de datos en entornos informáticos de tipo distribuido.

En este contexto, los profesionales necesitan diversificar sus conocimientos y ampliar su formación. Por ese motivo, están en auge los cursos de Big Data con especialización en Apache Hadoop. En esto también profundizaremos a lo largo del artículo.

¿Dónde se utiliza Apache Hadoop? Todas sus aplicaciones

La complejidad y la necesidad creciente del uso de herramientas de Big Data para mejorar los procesos empresariales y aumentar las ventas de todo tipo de negocios hace que sean necesarios profesionales especializados en análisis de datos y Apache Hadoop. Y es que, Hadoop es una de las herramientas fundamentales hoy en día, dada su fácil implementación, bajos costes y alta escalabilidad.

La naturaleza no estructurada y distribuida de Big Data hace que los clústeres de Hadoop sean los más adecuados para el análisis de grandes cantidades de datos. Hay que tener en cuenta que, en Big Data, la información que se almacena proviene de distintas fuentes y llegan en formatos diversos. Esto hace que sea muy difícil de procesar por medios o bases de datos tradicionales.

Para poder dominar todas las herramientas de Big Data es necesario encontrar un curso de especialización completo y actualizado.

A esto se le suma que el ecosistema de Hadoop es altamente tolerante a fallos, ya que, si falla uno de los nodos del clúster, el procesamiento de los datos no se detiene. Esto es así porque Apache Hadoop es capaz de replicar los datos de entrada en cualquier otro de los nodos disponibles.

Estas características son algunas de las que hacen que Hadoop esté siendo implementado en multitud de empresas de distintos sectores. Vamos a ver dónde se utiliza Apache Hadoop y cuáles son sus aplicaciones.

Seguridad

Lo servicios de inteligencia de distintos países emplean Hadoop para mejorar la seguridad y detectar posibles brechas en ella. La prevención de ataques terroristas mediante el uso de análisis Big Data es un ejemplo de ello.

Control de reputación

Mediante el análisis de datos con herramientas de Big Data, las empresas pueden controlar mejor su reputación y desarrollar campañas para mejorar su imagen en internet.

Una de las aplicaciones que tiene Apache Hadoop en este contexto, es el rastreo de las redes sociales para extraer datos de las conversaciones que se producen en ellas. Esto ayuda a los especialistas en marketing a detectar posibles problemas y desarrollar soluciones que los corrijan.

Sanidad

En algunos centros sanitarios se empieza a implementar el uso de Big Data para mejorar la atención al paciente, por ejemplo, monitorizando y extrayendo datos sobre constantes vitales de pacientes. Con los datos extraídos se pueden crear alertas para cuando los signos sean críticos y acelerar la atención al paciente.

Geolocalización

Los teléfonos inteligentes se han convertido en una parte imprescindible de nuestras vidas. Los datos que se pueden extraer de ellos son muchos, pero para las aplicaciones de Hadoop cobra especial importancia la geolocalización.

Y es que, las empresas pueden emplear Hadoop para rastrear los movimientos y el comportamiento de los clientes. Con ello, se puede obtener información, patrones, compras y también predecir sus próximos movimientos.

¿Cómo funciona Apache Hadoop?

Apache Hadoop nace de la necesidad de Google para clasificar páginas en su buscador. Descubrieron que las bases de datos relacionales eran muy caras y, además, eran demasiado inflexibles. Esto los llevo a crear su propia arquitectura y al desarrollo del sistema de archivos de Google (GFS).

La arquitectura del Sistema de archivos de Google fue lo que sentó las bases para lo que más tarde sería Apache Hadoop. Se trataba de un sistema distribuido que superaba todos los inconvenientes de las bases de datos tradicionales. Esto facilitaba la ejecución en un hardware más económico, el procesamiento en paralelo y la escalabilidad del sistema.

A partir de GFS, Apache Hadoop desarrolló su propia arquitectura. Se convirtió también en un sistema de archivos distribuidos formado por un grupo de ordenadores que trabajan juntos para dar la impresión de ser solo una. Para hacerlo posible, este framework cuenta con distintos componentes:

  • HDFS
  • MapReduce
  • YARN
  • Hbase
  • Pig
  • Hive

Cada uno de estos componentes se encarga de una parte del trabajo que realiza Hadoop en lo que a Big Data se refiere. Gracias a la combinación de todo, se obtiene una herramienta potente, fiable y con un bajo coste. Esto convierte a este framework en el elegido por empresas con recursos mínimos o medios para el desarrollo IT.

¡Especialízate en Big Data!

Como has podido ver las aplicaciones de Apache Hadoop son muchas dentro del campo de Big Data. Cada vez son más las empresas que se decantan por este framework debido a sus ventajas y características fundamentales. Esto hace que cada año crezcan más las oportunidades laborales en el sector. Oportunidades que puedes aprovechar si cuentas con la formación adecuada.

En Tokio School somos especialistas en formación para nuevas tecnologías. Ayudamos a preparar a profesionales en distintas disciplinas y el Big Data es uno de nuestros campos de expertice. Con nuestro curso de Big Data con especialidad en Hadoop aprenderás a manejar este framework y dominarás todas sus características.

El volumen de datos en las empresas seguirá creciendo a un ritmo implacable en los próximos años y el 85% de ellos provienen de nuevas fuentes, por lo que adaptarse y actualizarse es fundamental.

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