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

Una vez te introduzcas en este apasionante mundo, seguro que no querrás dar marcha atrás y desearás seguir profundizando en él. ¡Algo que podrás hacer a lo largo de un curso de Big Data con especialización en Apache Hadoop! Sigue leyendo, que te contamos los detalles.

¿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.

Es decir, que 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.

Además, 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, reduce el coste para las empresas.

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

Características y beneficios de Apache Hadoop

Para lograr todo esto, Apache Hadoop usa modelos de programación simples sobre un clúster de computadoras que mejora la seguridad de los datos y la velocidad a la que estos se transmiten. Estos son los principales beneficios que aporta Apache Hadoop:

Procesamiento distribuido: de esta manera, Hadoop permite distribuir los datos de forma que cada nodo del clúster de máquinas procese una parte de los datos, ganando así en velocidad.

  • Gran eficiencia: es capaz de procesar los datos en menos tiempo, por lo que ganamos en eficacia y reducimos los recursos empleados.
  • Bajo coste: se puede descargar fácilmente de manera horizontal. Es decir, si necesitases ampliar tu clúster de máquinas, podrías añadir un nuevo nodo que automáticamente también funcionaría con Hadoop.
  • Fácilmente escalable.
  • Tolerante a fallos: usa la alta disponibilidad y, además, la replicación (los datos suelen estar replicados con replicación 3 en el HDFS -sistema de almacenamiento de Hadoop). De esta manera, si uno de tus nodos cayese, los datos almacenados en él pasarían a distribuirse en el resto de los nodos.
  • Open source: Hadoop se trata de un proyecto de código abierto u open source. Esto se traduce en que cualquier usuario con los conocimientos y formación necesarias puede ver, modificar, usar e incluso distribuir el código de este proyecto de manera libre, sin necesidad de realizar pagos de ningún tipo.

Funcionalidades del ecosistema Apache Hadoop

El ecosistema de Apache Hadoop cuenta HDFS, MapReduce y YARN, pero también 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. Estos son:

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

A continuación, vamos a ver con detalle los tres componentes principales y, después, hablaremos de algunas de las tecnologías y sistemas 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 qué 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 los 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.

Alrededor de Apache Hadoop han ido apareciendo distintas tecnologías que lo complementan y añaden nuevas funciones específicas.

Vamos a ver algunas de las funciones más importantes de estas tecnologías:

Ingesta de datos

Para optimizar 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 uno de los elementos más utilizados.

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 según 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 lenguaje 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.

¿Qué ventajas ofrece Hadoop frente a otras tecnologías de Big Data?

Como ya podrás imaginar, son varias las razones por las que el ecosistema Hadoop ha ido ganando popularidad en el ámbito del Big Data. Pero, ¿por qué exactamente se elige esta tecnología frente a otras de la competencia?

Veamos en el siguiente listado cuáles son sus ventajas más notables. ¡Toma nota!

  • Escalabilidad masiva. Hadoop puede escalar desde un solo servidor hasta miles de máquinas, lo que permite a las organizaciones crear una infraestructura flexible según sus necesidades y los cambios que se produzcan en estas.
  • Tolerancia a fallos. Su sistema de archivos distribuido garantiza que la pérdida de uno o más nodos no afecte a la integridad de los datos, lo que asegura la disponibilidad y continuidad operativa. Esto aporta gran confianza y tranquilidad a las organizaciones.
  • Código abierto. Al tratarse de un proyecto de código abierto, el ecosistema de Hadoop permite a los usuarios ver, modificar y distribuir el código libremente. Esto promueve la personalización por parte de cada organización, en función de sus necesidades.
  • Eficiencia en costes. Se trata de una opción accesible para organizaciones de cualquier tamaño y naturaleza, al reducir los costes en comparación a los sistemas de almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos tradicionales.

¿Qué diferencia hay entre Hadoop y Apache Spark?

Tanto Hadoop como Apache Spark tienen un rasgo común, y es que ambas son herramientas populares en el ecosistema de Big Data, siendo de las más utilizadas por los profesionales del sector. No obstante, tienen sus diferencias en cuanto a diseño, funcionalidades y tipos de uso:

Característica  Hadoop  Apache Spark 
Procesamiento  Por lotes  En memoria y en tiempo real 
Velocidad  Más lento  Más rápido, en términos de memoria 
Coste  Más económico  Más costoso 
Tolerancia a fallos  Alta  Basada en RDD (Resilient Distributed Datasets) 
Uso recomendable  Procesar grandes volúmenes de datos por lotes  Análisis en tiempo real y aprendizaje automático 

En resumen, podemos decir que Hadoop es la mejor opción para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos no estructurados, sobre todo en procesamiento por lotes, mientras que Spark es ideal para escenarios que requieren procesamiento en tiempo real o para tareas de aprendizaje automático.

¿Es necesario aprender a programar para trabajar con Hadoop?

La respuesta más realista a esta cuestión es depende. El ecosistema de Hadoop ofrece interfaces y herramientas que pueden ser empleadas sin un conocimiento profundo de programación, pero es cierto que contar con algunas habilidades de codificación puede marcar una diferencia crucial en tu capacidad para sacar el máximo provecho a este.

Por ejemplo, aprender a programar te permitirá:

  • Crear flujos de trabajo personalizados.
  • Optimizar el rendimiento de las aplicaciones Hadoop.
  • Desarrollar soluciones más sofisticadas para el análisis de datos.

Los lenguajes de programación más útiles para el ecosistema Hadoop son Java, Python y Scala.

¿Qué empresas utilizan Apache Hadoop?

Apache Hadoop se ha convertido en uno de los sistemas de archivos distribuido más grandes e importantes del mundo, dando soporte a numerosas webs, empresas y servicios de almacenamiento en la nube esparcidos por todo el globo.

La primera gran empresa en confiar en la fiabilidad de Apache Hadoop fue Yahoo! En el año 2008, el famoso buscador, cuyos servicios ya estaban muy diversificados, lanzó al mercado el primer gran proyecto basado en Hadoop: el Yahoo! Search Webmap, una aplicación que se sirve de más de 10.000 núcleos organizados en clúster de racimo.

Estas son algunas otras famosas empresas que se sirven hoy en día de la estructura de Apache Hadoop para almacenar todos o parte de los datos de sus usuarios:

  • eBay: el sitio web destinado a subastas de productos y el comercio electrónico, pionero en este tipo de servicio en Internet.
  • Facebook: la mayor red social del mundo, con más de 3.100 millones de usuarios activos en el año 2024.
  • IBM: la reconocidísima empresa de tecnología informática. Basa sus servicios en la creación de hardware y software y la oferta de diversos servicios de alojamiento en la nube.
  • LinkedIn: otra red social, en este caso orientándose hacia los perfiles profesionales de sus usuarios. Sirve de punto de encuentro entre las empresas y negocios y los profesionales y trabajadores.
  • The New York Times: el periódico con mayor tirada de los Estados Unidos, con reconocido prestigio en todo el mundo por su credibilidad. Es pionero en adaptarse al consumo de noticias a través de Internet.

¡Fórmate como especialista en Big Data!

Ahora ya conoces un poco mejor Apache Hadoop y su ecosistema, y hemos visto algunas de las principales herramientas que facilitan el trabajo de los profesionales del sector. Eso sí, para poder dominar este framework, es necesario formarse y ser un experto en Big Data.

En Tokio School contamos con un curso de especialización en Apache Hadoop, impartido por docentes expertos y con una metodología 100% online y flexible, en el que podrás conocer todo sobre esta potente herramienta. ¡Dominar el ecosistema de Hadoop es fundamental para todos los que se quieren introducir en el mundo del Big Data!

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