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Hadoop

Hadoop es un marco de software de código abierto que se utiliza para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos en clústeres de computadoras utilizando modelos de programación simples. Es especialmente conocido por su capacidad para gestionar grandes cantidades de datos (big data) de manera eficiente y escalable. Hadoop fue desarrollado originalmente por Doug Cutting y Mike Cafarella y es mantenido por la Apache Software Foundation.

Estos son los componentes y características principales de Hadoop:

  1. Hadoop Distributed File System (HDFS):
    • Almacenamiento Distribuido: HDFS permite almacenar grandes archivos dividiéndolos en bloques y distribuyéndolos a través de múltiples nodos en un clúster.
    • Replicación: Los bloques de datos se replican en varios nodos para garantizar la tolerancia a fallos y la alta disponibilidad.
    • Acceso a Datos: Ofrece un acceso rápido a los datos a través de un sistema de archivos distribuido.
  2. MapReduce:
    • Modelo de Programación: MapReduce es un modelo de programación para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. Se basa en dos funciones principales: Map, que filtra y clasifica los datos, y Reduce, que agrega y resume los resultados.
    • Procesamiento Paralelo: Permite el procesamiento paralelo de datos en múltiples nodos, lo que mejora la eficiencia y la velocidad del procesamiento.
  3. YARN (Yet Another Resource Negotiator):
    • Gestión de Recursos: YARN gestiona los recursos del clúster y programa las aplicaciones, permitiendo que múltiples aplicaciones se ejecuten simultáneamente en el clúster.
    • Escalabilidad: Facilita la escalabilidad de Hadoop al permitir una mejor utilización de los recursos del clúster.
  4. Ecosistema de Hadoop:
    • Hadoop tiene un ecosistema de herramientas y proyectos que complementan su funcionalidad, tales como:
      • Hive: Un sistema de data warehouse que proporciona una interfaz SQL para consultar datos almacenados en HDFS.
      • Pig: Un lenguaje de alto nivel para el procesamiento de datos en Hadoop.
      • HBase: Una base de datos NoSQL distribuida que se ejecuta sobre HDFS.
      • Spark: Un motor de procesamiento de datos rápido que puede ejecutarse sobre Hadoop y que mejora el rendimiento del procesamiento en memoria.
      • Sqoop: Una herramienta para transferir datos entre Hadoop y bases de datos relacionales.
      • Flume: Un servicio para la ingesta de grandes cantidades de datos de flujo hacia HDFS.

En resumen, Hadoop es una plataforma poderosa y flexible para el almacenamiento y procesamiento de big data, permitiendo a las organizaciones gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

 

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