O Hadoop e o Big Data estão intimamente interligados, e é comum ouvir esses dois termos sendo mencionados juntos ou pelo menos sendo associados um ao outro. Devido a suas amplas implicações no contexto dos dados, o Big Data geralmente está inter-relacionado a um grande número de tecnologias. O Big Data está rapidamente se tornando onipresente no mundo digital hoje, e o Hadoop é apenas mais uma forma de encontrar respostas nos dados.
O que é o Hadoop?
O Hadoop é uma estrutura de código aberto que serve para lidar com todos os componentes do armazenamento e do processamento de quantidades enormes de dados. Trata-se de uma biblioteca de software versátil e acessível. Por ter um baixo custo inicial e permitir a análise de dados sob demanda, ele é uma forma atraente de processar o Big Data.
O Hadoop nasceu no início dos anos 2000, quando foi criado como parte do sistema de indexação de um mecanismo de pesquisa para produzir resultados de pesquisa mais rápidos. Ao mesmo tempo, o Google estava em formação. O Google deslanchou com uma pesquisa na Web inovadora, enquanto o Hadoop encontrou outras oportunidades com sua arquitetura tecnológica, enfocando aspectos técnicos do armazenamento e do processamento de dados. O projeto foi batizado com o nome do elefante de pelúcia do filho de seu criador: Hadoop.
O que o Hadoop faz e por que ele está em toda parte
O Hadoop é um conjunto de partes que funcionam em conjunto para processar os dados armazenados. Ele consiste em quatro modelos:
Hadoop Common: os utilitários básicos que viabilizam a maioria dos casos de uso
Sistema de arquivos distribuído do Hadoop (Hadoop Distributed File System, HDFS): armazena os dados em um formato de fácil acesso
Hadoop MapReduce: processa os dados mapeando um conjunto de dados grande e, em seguida, filtrando-o para chegar a resultados específicos
Hadoop YARN: gerencia recursos e agendamentos
O Hadoop é amplamente difundido por ser acessível e fácil de adotar. Ele é econômico e útil, com módulos que oferecem uma grande variedade de opções. O Hadoop pode ser facilmente escalonado com várias máquinas para processar conjuntos de dados de praticamente qualquer tamanho. Além disso, por sua forma de armazenar e processar os dados, o Hadoop é uma solução empresarial atraente para o armazenamento de dados em constante crescimento.
Usando o Hadoop para análises de baixo custo com hardware flexível
O problema de armazenar grandes volumes de dados é o fato de que se torna extremamente caro manter os recursos e o hardware para processar as cargas. O Hadoop é tão popular e adotado pelo fato de ser muito mais acessível e permitir um uso flexível do hardware. O Hadoop utiliza “hardware comercial”, ou seja, sistemas de baixo custo adquiridos diretamente do varejo. Para executar o Hadoop não é necessário nenhum sistema reservado ou hardware personalizado caro, o que reduz o custo de sua operação.
Em vez de depender de um hardware caro para processar os dados, o Hadoop distribui a capacidade de processamento entre várias máquinas. O sistema pode ser escalonado para comportar conjuntos de dados de praticamente qualquer tamanho. Os profissionais de TI geralmente são os mais beneficiados por essa estrutura, já que o Hadoop permite que eles comprem as quantidades e os tipos de hardware mais adequados para as necessidades personalizadas da TI.
Diferença entre armazenar os dados em data warehouses e em lagos de dados
O Hadoop não só distribui a capacidade de processamento, mas também muda a forma como os dados são armazenados e analisados.
Tradicionalmente, os dados eram armazenados em “data warehouses”. Como o nome sugere, tratava-se de grandes coleções de conjuntos de dados armazenados e organizados segundo o tipo das informações. Os analistas então acessavam esses conjuntos de dados e tabelas recém-armazenados. Esses formatos eram estruturados, e os dados eram empacotados para serem acessados sob demanda. Isso exigia que todos os dados fossem analisados para que fosse possível arquivá-los adequadamente e recuperá-los quando necessário.
Embora os sistemas de data warehouse sejam práticos para usuários que precisam acessar tabelas específicas, o processo inicial de análise e armazenamento pode ser demorado e gerar um alto consumo de recursos. Além disso, quando não são utilizados corretamente, os data warehouses podem ser ineficientes: se alguns dados não tiverem uma utilidade imediata ou uma função evidente, eles podem ser esquecidos ou excluídos da análise. Como o armazenamento pode crescer e se tornar caro, os data warehouses exigem estratégias bem pensadas para serem escalonados se os analistas e profissionais de TI querem aproveitar suas vantagens estruturais.
Os lagos de dados, por sua vez, funcionam de maneira oposta. Enquanto um data warehouse é controlado e catalogado, os lagos de dados são um imenso repositório em que todos os dados fluem livremente. Todos os dados são armazenados, não importa se eles são ou não analisados e se têm ou não uma utilidade (seja agora ou no futuro). Os dados são importados em seu formato bruto e só são analisados quando necessário. Como o hardware do Hadoop é consideravelmente econômico, ele é fácil de escalonar verticalmente conforme necessário para armazenar ou processar quantidades maiores de dados. No entanto, isso significa que é mais difícil manter tabelas pré-empacotadas e conjuntos de dados aprovados prontos para uso, um dos principais benefícios dos data warehouses. Para escalonar lagos de dados, é necessário escalonar as estratégias de governança e a capacitação.
Cada método de armazenamento traz seus próprios benefícios, e as empresas geralmente usam tanto data warehouses como lagos de dados para diferentes tipos de necessidades de dados.
O papel do Hadoop na IoT (Internet das Coisas)
Uma das soluções que o Hadoop oferece é o armazenamento e as condições para processar quantidades inimagináveis de dados. O Big Data não para de crescer. Há cinco anos, gerávamos pouco mais da metade dos dados que geramos hoje. Há 15 anos, a quantidade de dados que produzíamos em 24 horas era menor do que a que produzimos hoje em cerca de três minutos.
Uma das principais causas para esse enorme disparo na geração de dados é a tendência tecnológica atual chamada de “Internet das Coisas” (abreviada para IoT, do inglês “Internet of Things”). Isso significa objetos físicos comuns que são conectados à Internet e controlados por meio dela. Smartphones, Smart TVs e sistemas de alarme foram apenas os primeiros passos. Agora, passamos a eletrodomésticos inteligentes, como geladeiras, lava-louças, termostatos, lâmpadas, cafeteiras, câmeras de segurança, babás eletrônicas, trancas de portas, robôs aspiradores e muitos outros dispositivos, todos capazes de se conectar à Internet. Embora esses aparelhos tragam praticidade às nossas vidas, eles também rastreiam e armazenam dados sobre cada operação que realizam.
A IoT também está presente em ambientes profissionais, empresariais e governamentais. Sistemas inteligentes de ar condicionado mantêm a eficiência de edifícios, câmeras presas no corpo protegem policiais e civis, e dispositivos com reconhecimento ambiental ajudam governos a responder mais rapidamente a desastres naturais, como terremotos e incêndios florestais.
Combinados, todos esses dispositivos registram uma quantidade vertiginosa de dados que requer monitoramento flexível e escalabilidade econômica. É por isso que sistemas como o Hadoop costumam ser considerados soluções ideais para armazenar dados da IoT. O Hadoop não é a única opção, mas certamente é a mais difundida devido às demandas em constante crescimento da IoT.
O armazenamento de Big Data só tem serventia quando é usado na prática
À medida que o Big Data cresce, precisamos não só armazená-lo de maneira eficaz, mas também garantir que ele seja usado com eficácia. Podemos armazenar todos os dados do mundo, mas eles não servirão para nada se ficarem parados “juntando poeira”. Embora o Hadoop tenha vantagens sobre outros métodos de armazenamento de dados, o armazenamento de dados em si não substitui a análise de dados e o business intelligence.
Com a coleta de quantidades maiores de dados, o armazenamento se tornará cada vez mais caro. Se você não usar esses dados para extrair informações e valor, terminará gastando uma quantia exorbitante de dinheiro em um conjunto de dados incrível, mas inútil e em uma estratégia de dados infrutífera. Uma boa metáfora é pensar nos dados em termos de mineração de ouro: se você comprar um terreno para mineração e não minerá-lo, terá simplesmente gasto uma montanha de dinheiro em terra. Empregados corretamente, sistemas como o Hadoop apenas tornam o terreno um pouco mais barato.