Las 8 herramientas de Big Data más importantes

Big Data es uno de los términos que más se escucha dentro del ámbito de la tecnología. Un concepto que hace referencia al manejo de grandes cantidades de datos. Y es que, cada minuto se generan grandes cantidades de información provenientes de distintas fuentes y en distintos formatos. El Big Data se ocupa, a través de distintas herramientas, de procesarlos, almacenarlos y analizarlos.

En este contexto, es importante tener claro que las herramientas de procesamiento, las bases de datos tradicionales no son las adecuadas para el trabajo con estas grandes cantidades de información. Por eso, en este artículo vamos a hacer un repaso por las herramientas más importantes dentro del trabajo con Big Data.

También es importante tener en cuenta que no es necesario aprender a usar todas las herramientas de Big Data para trabajar en este campo, pero si es importante conocerlas y dominar alguna de ellas. Por eso, un curso de Big Data es una buena opción si estás interesado en ampliar tu formación e incrementar tu empleabilidad en el sector tecnológico.

Herramientas de Big Data: estas son las 8 más importantes

Dentro del trabajo con Big Data, las empresas pueden usar herramientas de todo tipo, desde básicas hasta herramientas personalizadas para manejar la información que consideren relevante. Información que, una vez procesada y almacenada, puede pasar a ser analizada para aprovechar nuevas oportunidades o establecer nuevas estrategias o modelos de negocio.

Más allá de este tipo de soluciones, que van un paso más allá de las más habituales, existen una serie de herramientas básicas para el trabajo con Big Data. Así, vamos a ver cuáles son las 8 herramientas más importantes para el trabajo con Big Data:

Hevo Data

Hevo Data es una herramienta de integración de datos para Big Data que admite más de 100 fuentes distintas. Se utiliza para la automatización de la administración de los datos recopilados. Permite hacerlo en tiempo real y, además, facilita el tener todos los datos disponibles para su análisis en dónde sea necesario.

Hevo Data es una herramienta fácil de usar y que no requiere ni administración ni mantenimiento, ya que se trata de una plataforma completamente automatizada. Por otra parte, otra de las características de Hevo es que está diseñado para escalar según las necesidades de la empresa.

Apache Hadoop

Apache Hadoop es el framework más popular y el más usado para el trabajo con Big Data. Se trata de una herramienta que facilita el procesamiento de grandes conjuntos de datos a través de un sistema distribuido de ordenadores. Es la solución perfecta para escalar desde un único servidor hasta decenas de miles de ordenadores.

En lugar de almacenar y procesar los datos desde un único ordenador, Hadoop agrupa varios ordenadores en una red completamente escalable que se encarga de procesar y analizar los datos en paralelo.

Además, Hadoop es un framework totalmente gratuito y código abierto, lo que hace que cuente con multitud de recursos y apoyo por parte de la comunidad. Se trata de un ecosistema sólido que da soluciones versátiles a los especialistas en Big Data.

Apache Spark

Igual que Hadoop, Spark también se emplea para el procesamiento distribuido de los datos y su análisis en paralelo. Conecta varios ordenadores y les permite ejecutar el procesamiento de Big Data en paralelo. Esto hace que las operaciones sean mucho más rápidas y que, al mismo tiempo, se puedan simplificar.

Por otra parte, Spark viene con herramientas propias que se pueden usar en distintos ámbitos, como el procesamiento de datos gráficos o el análisis para aprendizaje automático. Este es uno de los motivos por los que Spark está ganando popularidad.

Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma que se emplea para el procesamiento de eventos distribuidos y que, además, permite que las aplicaicones procesen grandes cantidades de datos muy rápidamente. Se trata de una de las herramientas para Big Data que más cantidad de información puede manejar.

Se trata de una solución que es tolerante a fallos y que permite transmitir flujos de datos de una manera similar a como lo haría un servicio de mensajería para después archivarlos y poder analizarlos.

Kylin

Kylin es una Plataforma distribuida específicamente diseñada para el trabajo con Big Data. Se trata de una solución que admite grandes conjuntos de datos y que se basa en tecnologías como Hadoop, Hive o Spark.

Kylin es una herramienta capaz de integrarse con otras de Business Intelligence y que cuenta con una interfaz similar a la de las bases de datos tradicionales pero enfocada al trabajo con Big Data y lo que esto supone.

Samza

Samza es una plataforma de procesamiento de datos distribuida originalmente diseñada y creada por LinkedIn y que ahora mismo está administrada por Apache. Se trata de una plataforma de código abierto que permite que los usuarios puedan crear aplicaciones para el procesamiento de datos en tiempo real con Kafka y otras fuentes.

Samza tiene la capacidad de ejecutarse como una biblioteca en aplicaciones hechas con Java o Scala, además, ofrece un diseño tolerante a fallos que proporciona una recuperación rápida y que se puede integrar dentro de otras herramientas de Big Data como Hadoop o Kafka.

Lumify

Lumify es una plataforma que está creada para el trabajo en Big Data y diseñada para el trabajo en entornos en la nube. De hecho, se integra a la perfección con AWS, el servicio de Cloud Computing de Amazon.

Se trata de una herramienta de código abierto que se emplea fundamentalmente para analizar y visualizar grandes conjuntos de datos. Tiene una interfaz fácil de usar que permite que los analistas un trabajo más sencillo y eficiente.

Trino

Trino es otra de las soluciones que existen para integrar el análisis Big Data con Business Intelligence, ya que es compatible con herramientas propias de este último.

Se emplea, fundamentalmente, para la consulta de datos de cualquier tipo de fuente, sin importar su procedencia. Esta diseñada tanto para consultas por lotes como para análisis ad-hoc (BI).

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