¿Qué es Hadoop y para qué sirve en Big Data?

Lo cierto es que actualmente no podemos hablar de Big Data sin hacer mención de Hadoop; este framework es uno de los más utilizados para el almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala. En esta entrada explicaremos qué es exactamente Hadoop para el Big Data y la utilidad que tiene.

¿Qué es Hadoop?

Hadoop es framework de código abierto con el que se pueden almacenar y procesar cualquier tipo de datos masivos. Tiene la capacidad de operar tareas de forma casi ilimitada con un gran poder de procesamiento y obtener respuestas rápidas a cualquier tipo de consulta sobre los datos almacenados. Esto se consigue gracias a la ejecución distribuida de código de múltiples nodos (es decir, máquinas), donde cada nodo se encarga de procesar una parte del trabajo a realizar.

Es esta capacidad de almacenamiento y procesamiento de todo tipo de datos (tanto estructurados como no estructurados), que hacen de Hadoop una importante estructura de trabajo para el Big Data.

Además, Hadoop permite almacenar datos y ejecutar aplicaciones de hardware comercial.

Como decíamos, Hadoop es clave para el Big Data, puesto que cada vez se generan más cantidades de datos que las empresas y organismos públicos no solo necesitan almacenar, sino también procesar y analizar. Además, los datos provienen cada vez más de diversas y muy variadas fuentes, como redes sociales, plataformas de vídeo en streaming, e-commerce o el IoT (el Internet de las cosas), lo que hace necesario contar con framework capaz de almacenar y procesar esos grandes volúmenes de datos de manera ágil. Las tecnologías de Hadoop permiten hacerlo.

Ventajas de Hadoop

Las herramientas de Hadoop le dan una serie de ventajas que no está demás conocer, como la posibilidad de integrar otros sistemas con él, como por ejemplo el Big Data en Amazon a través de los servicios de análisis de datos de AWS.

Escalabilidad

Hadoop permite escalar el sistema según crece el volumen de datos recibido, puesto que para procesar más datos, solo es necesario agregar más nodos a la estructura. Algo que, además, requiere poca administración.

Eficiencia

Gracias a su esquema de almacenamiento distribuido en nodos, donde cada nodo almacena un fragmento de la información, y la forma en que se estructura el tratamiento de los datos dentro de cada nodo, Hadoop ofrece un sistema altamente eficiente, con una gran capacidad de procesamiento y una alta velocidad.

Además tolera diferentes lenguajes de programación, pudiendo emplear, por ejemplo, lenguaje R o Python con Big Data.

Reducción de costes

Puesto que Hadoop es una licencia de software libre o código abierto, eso quiere decir que adquirirlo no tiene ningún coste. Además, funciona sobre hardaware convencional para almacenar y procesar los datos, por lo que el coste para su uso y mantenimiento no es elevado.

Flexibilidad

A diferencia de las bases de datos tradicionales, en Hadoop podemos crear los llamados lagos de datos (data lakes) sin necesidad de procesar los datos previamente, sean estos datos estructurados o no estructurados. Podemos almacenar tantos datos como queramos o necesitemos y más tarde decidir cómo se van a utilizar.

Gestión de errores

Sin duda, una de las ventajas de operar a través de diferentes nodos es que si uno falla, ni la estructura ni los datos se ven comprometidos, puesto sus tareas son pasan a otro de los nodos. Además, todos los datos son replicados de forma automática en varios nodos.

¿Qué utilidades tiene Hadoop en el Big data?

La principal utilidad que tiene Hadoop en el Big Data, y para la que podemos encontrar más casos de uso, es la capacidad de llevar a cabo no solo el almacenamiento de los datos, sino el análisis avanzado de los mismos.

Además, entre las utilidades de Hadood en el Big Data tenemos estos ejemplos:

• Hadoop tiene herramientas que permiten realizar desarrollos en entornos de sandbox para realizar pruebas que permitan mejorar la eficiencia de los procesos de operaciones de empresas y entidades públicas.
• Los lagos de datos permiten almacenar enormes cantidades de datos en su formato original, permitiendo que los analistas de datos puedan llevar a cabo procesos de análisis y descubrimiento sin restricciones.
• A través del framework MAP-REDUCE se puede utilizar un sistema de archivos distribuido para el procesamiento en paralelo de los datos, de manera que el servidor maestro del clúster Hadoop recibe y pone en cola las peticiones de los usuarios y las asigna a los servidores esclavos para su procesamiento. Esto ahorra a los desarrolladores los problemas de la programación en paralelo.
• Cuenta con mecanismos para monitorizar los datos, así como funciones para facilitar el tratamiento, seguimiento y control de los datos almacenados y la información que contiene.
• Permite analizar y descubrir patrones de comportamiento a través del procesamiento de los datos obtenidos de los dispositivos IoT.

¿Cuáles son los desafíos de usar Hadoop en la gestión de datos?

Aunque, como hemos visto, Hadoop para el Big Data cuenta con varias ventajas, eso no significa que no conlleve algunos handicaps, que encontramos en los desafíos que supone utilizarlo.

Por un lado, MAP-REDUCE es una opción adecuada para solucionar solicitudes simples de información y problemas que se pueden dividir en unidades independientes, sin embargo, deja de ser tan eficiente cuando se tratar de realizar tareas analíticas iterativas e interactivas. Al no intercomunicarse los nodos salvo a través de procesos de clasificación y mezcla, los algoritmos iterativos necesitan múltiples fases de mapeo-mezcla o clasificación-reducción para completarse, lo que provoca múltiples archivos entre fases y que sea una herramienta poco eficiente para la computación analítica avanzada.

Por otro lado, programar en MAP-REDUCE exige amplios conocimientos de Java y es complicado encontrar programadores con la experiencia suficiente para ello. Esto lleva a que muchos distribuidores coloquen sobre Hadoop tecnología SQL.

Finalmente, la seguridad de los datos y la gestión y gobernanza de datos también suponen retos adicionales. El primero centrado en garantizar la seguridad de los datos fragmentados. Y el segundo porque Hadoop carece de herramientas fáciles de usar para la gestión, depuración y gobierno de datos y metadatos, así como para la estandarización de los datos.

Hadoop vs Spark ¿Cuál es mejor?

En esta entrada hemos hablado de Hadoop, pero existe actualmente otro framework (también de Apache), que se presenta como alternativa; hablamos de Spark, pero, ¿cuál es mejor para trabajar con Big Data?

Al igual que Hadoop, Spark también es un software de código abierto, por lo que a nivel de coste, el gasto sería muy similar, sin embargo, Spark mejora lo que nos ofrece Hadoop con MAP-REDUCE, puesto que cuenta con abstracciones de programación de alto nivel y permite trabajar con SQL. Y es compatible con diferentes lenguajes, Java, Scala, R y Python.

Además, entre las APIs que hay disponibles, Spark ofrece procesado de datos en tiempo real. Y es más rápido que MAP-REDUCE, puesto que en vez de trabajar en disco, Spark lo hace en memoria RAM.

El «punto débil» de Spark lo encontramos en su gestor de recursos, que es mucho menos maduro que el de Hadoop.

Así que, más que buscar cuál es el mejor de los dos para elegir uno, de momento lo ideal es emplear ambos para trabajar con Big Data de forma complementaria.