Hadoop y los big data están íntimamente relacionados y, a menudo, oirás que se mencionan juntos, o al menos cerca uno del otro. Debido a las implicaciones de datos de amplio alcance, casi todo puede estar interrelacionado en el terreno de los big data. En el mundo digital actual, los big data se están convirtiendo rápidamente en un campo con el que hay que lidiar, y Hadoop es una forma más de encontrar respuestas en esos datos.
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es un marco de trabajo de código abierto que está diseñado para abordar todos los aspectos del almacenamiento y el análisis de grandes cantidades de datos. Esta es una arquitectura de biblioteca de software versátil y accesible. Su bajo costo inicial y su capacidad de análisis sobre la marcha lo convierten en una forma atractiva de procesar los big data.
Los comienzos de Hadoop se remontan a los inicios de la década del 2000, cuando se creó como parte de una indexación de motores de búsqueda para generar resultados con mayor rapidez. En esa misma época comenzaba a aparecer Google. Google tuvo mucho éxito con las búsquedas web innovadoras, mientras que Hadoop encontró otras oportunidades dentro de su arquitectura de tecnología y se centró en los aspectos técnicos de ordenar y procesar los datos. El proyecto recibió el nombre del elefante de peluche del hijo de su creador: Hadoop.
¿Qué hace Hadoop y por qué está en todas partes?
Hadoop es un conjunto de piezas que funcionan juntas para analizar los datos almacenados. Esta tecnología consta de cuatro modelos:
Hadoop Common: es el servicio básico que se aplica a la mayoría de los casos de uso
Hadoop Distributed File System (HDFS): almacena los datos en un formato de fácil acceso
Hadoop MapReduce: procesa los datos; para ello, identifica un conjunto de gran tamaño y, luego, lo filtra para obtener ciertos resultados
Hadoop YARN: administra los recursos y la programación
Hadoop es popular debido a su accesibilidad y su facilidad de uso. Además, es asequible y útil, y cuenta con módulos que dan lugar a muchas opciones. Hadoop puede escalar fácilmente con varias máquinas para admitir conjuntos de datos de todos los tamaños, y la manera en que almacena y procesa los datos lo convierte en una solución empresarial atractiva para el almacenamiento de datos de escalabilidad permanente.
Uso de Hadoop para un análisis de bajo costo con flexibilidad de hardware
El problema de almacenar muchos datos es que resulta muy costoso mantener los recursos y el hardware que se necesitan para manejar la carga. El motivo por el que Hadoop es tan popular es que es mucho más accesible y permite un uso flexible del hardware. Hadoop utiliza “hardware básico”, es decir, sistemas estándares de bajo costo. Para ejecutar Hadoop, no es necesario contar con sistemas privados o un costoso hardware personalizado, lo que significa que su uso es muy económico.
En lugar de depender de un hardware costoso para el procesamiento de los datos, Hadoop divide la potencia de procesamiento en varias máquinas. El sistema puede escalar para admitir conjuntos de datos de todos los tamaños. Los profesionales de TI suelen ser los que más se benefician de esta estructura, ya que Hadoop les permite comprar las cantidades y los tipos de hardware que satisfagan las necesidades particulares de la TI.
Almacenes de datos y lagos de datos
Hadoop no solo divide la potencia de procesamiento, sino que también cambia la forma en que se almacenan y se analizan los datos.
Tradicionalmente, los datos se almacenaban en “almacenes”. Como su nombre lo indica, se trata de muchos conjuntos de datos que se almacenan y se organizan en función de la información que contienen. Luego, los analistas deben acceder a estas tablas y conjuntos de datos recientemente almacenados. Los almacenes están estructurados y los datos se empaquetan, de modo que se pueda acceder a ellos bajo demanda. Este proceso supone analizar todos los datos para poder archivarlos de forma correcta y recuperarlos cuando sea necesario.
Si bien los sistemas de almacén de datos son prácticos para los usuarios que acceden a tablas específicas, el análisis y el almacenamiento inicial pueden requerir mucho tiempo y una gran cantidad de recursos. Además, los almacenes que se utilizan de forma incorrecta pueden resultar ineficaces: si algunos datos no tienen un uso inmediato o una función aparente, es posible que se olviden o se excluyan de los análisis. Dado que el almacenamiento puede volverse costoso a medida que crece, los almacenes de datos exigen preparar estrategias de escalabilidad si los analistas y los profesionales de TI quieren aprovechar los beneficios estructurales.
Los lagos de datos, por su parte, son todo lo contrario. Mientras que los almacenes de datos se caracterizan por el control y la clasificación, los lagos de datos son depósitos de datos gigantes que no siguen ningún tipo de reglas. Se almacenan todos los datos, independientemente de que estén analizados, de que tengan algún uso en particular o de que puedan llegar a utilizarse en algún momento o no. Los datos se importan sin formato y solo se analizan cuando resulta necesario. Dado que Hadoop es bastante económico en términos de hardware, es fácil de escalar para almacenar o analizar grandes cantidades de datos. No obstante, esto significa que es más difícil disponer rápidamente de las tablas preempaquetadas y los conjuntos de datos aprobados, lo que constituye uno de los principales beneficios de los almacenes de datos. Para escalar un lago de datos, es necesario escalar la formación y las estrategias de gobernanza.
Ambas formas de almacenamiento de datos tienen beneficios exclusivos y, por lo general, las empresas utilizan las dos soluciones para distintos tipos de necesidades.
La función de Hadoop en el IoT (Internet de las cosas)
Una solución que ofrece Hadoop es la capacidad de almacenar y procesar cantidades incomprensibles de datos. Los big data no paran de crecer. Cinco años atrás, generábamos un poco más de la mitad de los datos que generamos actualmente. Quince años atrás, la cantidad de datos que se creaban en un día era menor que la que se crea ahora en unos tres minutos.
Un motivo importante del aumento masivo en la generación de datos es la actual ola tecnológica que llamamos el “Internet de las cosas” o IoT. Se trata de los objetos físicos comunes que se conectan a Internet y se controlan en línea. Los smartphones, los televisores inteligentes y los sistemas de alarma fueron los precursores. Ahora tenemos todo tipo de dispositivos inteligentes que se pueden conectar a Internet, como refrigeradores, lavavajillas, termostatos, bombillas de luz, cafeteras, cámaras de seguridad, monitores para bebés y mascotas, trabas de puertas, aspiradoras robóticas y mucho más. Si bien esos aparatos nos facilitan la vida, también registran y almacenan datos sobre cada una de las acciones que realizan.
El IoT también se expandió a ámbitos profesionales, empresariales y gubernamentales. Las unidades de aire acondicionado inteligentes garantizan la eficiencia de los edificios, las cámaras corporales protegen a los agentes de policía y a los ciudadanos, y los sensores de entorno ayudan a los gobiernos a responder con mayor celeridad ante desastres naturales, como terremotos o incendios forestales.
En resumen, todos estos dispositivos registran una cantidad impresionante de datos que requieren una supervisión flexible y una escalabilidad asequible. Es por esto que los sistemas como Hadoop suelen ser las soluciones más usadas para el almacenamiento de los datos de IoT. Si bien Hadoop no es la única opción, definitivamente es la más popular debido a las crecientes demandas del IoT.
El almacenamiento de los big data solo resulta útil si se le puede dar un buen uso
A medida que crecen los big data, no solo necesitamos almacenarlos de manera eficaz, sino que también necesitamos asegurarnos de usarlos correctamente. Podríamos almacenar todos los datos del mundo, pero de nada serviría si los dejáramos olvidados. Si bien Hadoop tiene una ventaja por sobre los demás métodos de almacenamiento de datos, el almacenamiento en sí no sustituye al análisis de datos ni a la inteligencia de negocios.
A medida que crezca la cantidad de datos que se recopilan, más se encarecerá el almacenamiento. Y si no utilizas esos datos para obtener información y valor, solo desperdiciarás un montón de dinero en una estrategia de recopilación y almacenamiento de datos que es atractiva pero inútil. Una metáfora útil es pensar en los datos en términos de minería: Si compras un terreno para excavarlo, pero no lo haces… solo convertirás el dinero en polvo. Si se los emplea bien, los sistemas como Hadoop reducen el valor del terreno.