Éstos son los componentes de Hadoop: ¡especialízate en este ecosistema!

Análisis de datos

Tokio School | 03/03/2022

Apache Hadoop es una herramienta que se emplea para Big Data. Una herramienta clave para los expertos en análisis de datos. Los componentes de Hadoop le dan una versatilidad que facilita el trabajo, almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de información.

Para dar un poco de contexto, debemos tener en cuenta que, en estos momentos existen más de 4.000 millones de usuarios en Internet. Cada uno de ellos deja su propio rastro de datos y se estima que para 2024 habremos generado más de 44 zetabytes de información. 

Esta gran cantidad de datos es difícilmente almacenable en sistemas tradicionales, para su control se necesitan herramientas más complejas. Herramientas como Hadoop, que cuentan con diversos componentes que ejecutan distintas operaciones dentro del análisis de Big Data. 

En este artículo, vamos a hablar sobre el ecosistema Hadoop y desglosamos todos sus componentes.  

 

¿Cuáles son los componentes del ecosistema de Apache Hadoop?

Apache Hadoop es un framework que se utiliza dentro de Big Data para distintos procesos. Para cada uno de ellos, cada uno de los componentes de Hadoop tiene una utilidad concreta. Esta herramienta facilita el trabajo de los especialistas en Big Data. 

Vamos a ver todo lo que forma parte del ecosistema de Hadoop: 

HDFS

Se trata del sistema de distribución de archivos de Hadoop o lo que es lo mismo, el componente que se ocupa del almacenamiento de los datos. 

Cada archivo que se carga en Hadoop se divide a su vez en bloques de 128 MB, que son configurables, para almacenarlos en distintas máquinas dentro del clúster de ordenadores. 

A su vez, este componente de Hadoop cuenta con dos componentes principales: 

  • Nodo de nombre: Se trata del nodo principal y de él dependen todos los nodos de datos. Solo hay uno por cada clúster. Su trabajo es saber dónde se encuentra cada uno de los bloques de información. 
  • Nodo de datos: Este componente se encarga de almacenar los bloques de datos y suele haber más de uno. Su principal tarea es la de recuperar los datos cuando sea necesario o estos sean requeridos. 

MapReduce

Para el control de Big Data, Apache Hadoop emplea el algoritmo MapReduce, diseñado por Google y que facilita la distribución de la carga de trabajo para Big Data. 

De forma muy resumida, MapReduce se encarga de dividir una sola tarea en múltiples subtareas para su procesamiento en distintas máquinas dentro de una misma granja de ordenadores. 

MapReduce ejecuta su trabajo en dos fases: 

  • En primer lugar, 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. 
  • En segundo lugar, MapReduce reduce y filtra los resultados y los almacena en el HDFS. 

YARN

YARN o Yet Another Resource Negotiator administra los recursos que se dedican al análisis en cada máquina dentro del clúster y administra las aplicaciones sobre Hadoop. 

Al mismo tiempo, YARN permite que los datos almacenados en HDFS se procesen y se ejecuten desde distintos motores de procesamiento de datos. Esto hace que aumente la eficiencia de los procesos de Big Data. 

HBase

HBase es una base de datos que se ejecuta sobre HDFS y puede manejar cualquier tipo de datos. Además, permite el procesamiento en tiempo real y operaciones aleatorias en la lectura y escritura de los datos procesados. 

Se trata, fundamentalmente, de una base de datos de tipo NoSQL que se basa en columnas. Facilita el procesamiento de datos en tiempo real y, además, se puede ejecutar sobre HDFS. 

Apache Pig

Apache Pig es uno de los componentes de Hadoop diseñado y desarrollado para analizar grandes conjuntos de datos, escribir mapas de datos y reducir funciones en los procesos de Big Data. 

Consta de dos componentes: 

  • Pig Latin: Es el lenguaje de secuencias de comandos y es similar a SQL. 
  • Pig Engine: Es el motor de ejecución en el que funciona Pig Latin. 

A nivel interno, lo que se escribe en Apache Pig se transforma en funciones de MapReduce. 

Hive

Hive es un sistema de almacenamiento de datos distribuidos desarrollado por Facebook. Permite leer, escribir y administrar archivos fácilmente en HDFS. 

Se trata de un componente que cuenta con su propio lenguaje de consulta:  Hive Querying Language (HQL), un sistema que resulta muy parecido a SQL, por lo que, si estás familiarizado, te adaptarás con mayor facilidad.  

Hive es un componente que simplifica el trabajo de los programadores a la hora de escribir funciones de MapReduce utilizando consultas HQL.

Sqoop

Son muchas las aplicaciones que todavía emplean bases de datos relacionales para el almacenamiento de la información. En este contexto, Sqoop es importante, ya que permite transferir esta información a HDFS. 

Flume

Flume es un servicio de código abierto que se utiliza para recopilar, agregar y mover de manera eficiente grandes cantidades de datos de múltiples fuentes a HDFS. 

Este es uno de los componentes de Hadoop que puede recopilar datos en tiempo real y agruparlos por lotes. 

Apache Kafka

Existen tantas aplicaciones que generan datos como aplicaciones que los consumen. Conectarlos es una tarea complicada. En este punto es dónde entra Kafka

Kafka sirve de intermediario entre aquellas aplicaciones que generan datos y las aquellas que los consumen.  Por tanto, su principal función es la de distribuir datos entre ellas. 

Oozie

Oozie es un sistema de programación que facilita a los usuarios de Hadoop vincular distintos proyectos desarrollados en distintas plataformas como pueden ser MapReduce, Hive o Apache Pig. 

Con Oozie se puede programar un trabajo por adelantado y se puede crear una agrupación de los trabajos individuales para ejecutarse secuencialmente o en paralelo de cara a una tarea más grande. 

Zookeeper

Zookeeper es un servicio centralizado, distribuido y de código abierto para mantener la información de la configuración en Hadoop. Sirve para nombrar, proporcionar sincronización distribuida y agrupar servicios en todo el clúster.

Apache Spark

Spark es un framework alternativo a Hadoop creado en Scala, que admite diversas aplicaciones escritas en Java, Python y otros sistemas de programación ampliamente usados en Big Data.  

En comparación con MapReduce, proporciona un procesamiento en memoria más rápido. 

Apache Spark proporciona a los expertos procesamiento por lotes de datos y es capaz de manejar su procesamiento en tiempo real. 

 

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