En el mundo emergente de 2021, los macrodatos y el aprendizaje automático siguen siendo el santo grial, mientras que la necesidad de una velocidad y agilidad superiores sigue acelerando la adopción de la nube.

¿Tiene la vieja tecnología Hadoop un lugar en este nuevo mundo? Para arrojar algo de luz sobre esa pregunta, reflexionemos sobre qué es Hadoop y cómo la nube está afectando a Hadoop.

En esencia, Hadoop proporciona una plataforma confiable, escalable y rentable para almacenar y procesar petabytes de datos mediante la distribución de una carga de trabajo muy grande en muchas computadoras individuales. Puede comprar cuántas computadoras necesita, instalar los componentes que desea, dejar lo que no necesita y agregar sus matices según los requisitos de su negocio.

Proporciona almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, enorme poder de procesamiento y la capacidad de procesar tareas o trabajos concurrentes virtualmente ilimitados.

¿Qué pasa si puede ejecutar Hadoop en la nube?

Dado que ejecutar Hadoop en la nube simplemente significa hacer negocios como siempre, pero en la nube, está lejos de ser una solución perfecta para procesar macrodatos para análisis e información. Sin embargo, ofrece un atisbo de esperanza, ya que la nube puede ahorrarle mucho trabajo mientras hace que su Hadoop esté en funcionamiento mucho más rápido.

Lo principal de esta arquitectura es que, aunque cada máquina funciona de manera independiente, todas las que constituyen el clúster Hadoop, actúan en equipo como si fueran una única con recursos altamente escalables.

Ventajas de utilizar Hadoop

  • Los desarrolladores no tienen que enfrentar los problemas de la programación en paralelo.
  • Permite distribuir la información en múltiples nodos y ejecutar los procesos en paralelo.
  • Dispone de mecanismos para la monitorización de los datos.
  • Permite la realización de consultas de datos.
  • Dispone de múltiples funcionalidades para facilitar el tratamiento, seguimiento y control de la información que se almacenada.

¿Para qué usar Hadoop en Big Data?

Hadoop es utilizado en Big Data para ofrecer capacidades de análisis de datos avanzadas. Entre sus usos más extendidos están:

  • Almacenar grandes cantidades de información de una manera estructurada o en su formato original para poder ser analizada y procesada posteriormente.
  • Realizar desarrollos y establecer entornos de prueba que permitan mejorar la eficiencia de los procesos y operaciones de las organizaciones, innovar, etc.
  • Analizar, descubrir y definir patrones de comportamiento mediante el procesamiento de las grandes cantidades de datos recibidos de los dispositivos IoT (“Internet of Things”), utilizando Hadoop como su repositorio de información.
  • El carácter flexible del sistema Hadoop permite modificar el sistema de datos de las empresas u organismos en función de las diferentes necesidades que vayan surgiendo.

FUENTE:

www.thedigitalskye.com