Mastering Hadoop, Parte 1: Instalación, configuración y estrategias modernas de big data

Hoy en día, se recopila una gran cantidad de datos en Internet, por lo que las empresas se enfrentan al desafío de poder almacenar, procesar y analizar estos volúmenes de manera eficiente. Hadoop es un marco de código abierto de Apache Software Foundation y se ha convertido en una de las principales tecnologías de gestión de big data en los últimos años. El sistema permite el almacenamiento y procesamiento distribuido de datos en múltiples servidores. Como resultado, ofrece una solución escalable para una amplia gama de aplicaciones, desde el análisis de datos hasta el aprendizaje automático.

Este artículo proporciona una descripción completa de Hadoop y sus componentes. También examinamos la arquitectura subyacente y proporcionamos consejos prácticos para comenzar con ella.

Antes de que podamos comenzar con él, debemos mencionar que todo el tema de Hadoop es enorme y, aunque este artículo ya es largo, ni siquiera está cerca de entrar en demasiados detalles sobre todos los temas. Es por eso que lo dividimos en tres partes: para dejarte decidir por ti mismo lo profundo que quieres sumergirte en él:

Parte 1: Hadoop 101: Qué es, por qué importa y a quién debería importarle

Esta parte es para todos los interesados ​​en Big Data y Data Science que desean conocer esta herramienta clásica y también comprender las desventajas.

Parte 2: Conseguir: configurar y escalar Hadoop

Todos los lectores que no fueron asustados por las desventajas de Hadoop y el tamaño del ecosistema, pueden usar esta parte para obtener una guía sobre cómo pueden comenzar con su primer clúster local para aprender los conceptos básicos sobre cómo operarlo.

Parte 3: Ecosistema de Hadoop: aproveche al máximo su clúster

En esta sección, subimos al capó y explicamos los componentes centrales y cómo pueden avanzar aún más para cumplir con sus requisitos.

Parte 1: Hadoop 101: Qué es, por qué importa y a quién debería importarle

Hadoop es un marco de código abierto para el almacenamiento distribuido y el procesamiento de grandes cantidades de datos. Fue desarrollado originalmente por Doug Cutting y Mike Cafarella y comenzó como un proyecto de optimización de motores de búsqueda bajo el nombre de Nutch. Solo más tarde fue renombrado por Hadoop por su Fundador Cutting, basado en el nombre del elefante de juguete de su hijo. De ahí es de donde proviene el elefante amarillo en el logotipo de hoy.

El concepto original se basó en dos documentos de Google en sistemas de archivos distribuidos y el Mapreduce El mecanismo y inicialmente comprendían alrededor de 11,000 líneas de código. Otros métodos, como el Administrador de recursos de Yarn, solo se agregaron en 2012. Hoy, el ecosistema comprende una gran cantidad de componentes que van mucho más allá del almacenamiento de archivos puro.

Hadoop difiere fundamentalmente de las bases de datos relacionales tradicionales (RDBMS):

¿Qué aplicaciones usan Hadoop?

Hadoop es un marco importante de Big Data que se ha establecido en muchas empresas y aplicaciones en los últimos años. En general, se puede utilizar principalmente para el almacenamiento de volúmenes de datos grandes y no estructurados y, gracias a su arquitectura distribuida, es particularmente adecuada para aplicaciones intensivas en datos que no serían manejables con las bases de datos tradicionales.

Los casos de uso típicos para Hadoop incluyen:

• Análisis de big data: Hadoop permite a las empresas recopilar y almacenar centralmente grandes cantidades de datos de diferentes sistemas. Estos datos se pueden procesar para un análisis posterior y poner a disposición de los usuarios en los informes. Ambos datos estructurados, como transacciones financieras o datos del sensor, y los datos no estructurados, como los comentarios de las redes sociales o los datos de uso del sitio web, pueden almacenarse en Hadoop.
• Análisis de registro y monitoreo de TI: En la infraestructura moderna de TI, una amplia variedad de sistemas generan datos en forma de registros que proporcionan información sobre el estado o registro ciertos eventos. Esta información debe almacenarse y reaccionar en tiempo real, por ejemplo, para evitar fallas si la memoria está llena o el programa no funciona como se esperaba. Hadoop puede asumir la tarea del almacenamiento de datos distribuyendo los datos en varios nodos y procesarlos en paralelo, al tiempo que analiza la información en lotes.
• Aprendizaje automático y ai: Hadoop proporciona la base para muchos modelos de aprendizaje automático y IA mediante la gestión de los conjuntos de datos para modelos grandes. En el procesamiento de texto o imagen en particular, las arquitecturas del modelo requieren muchos datos de entrenamiento que ocupan grandes cantidades de memoria. Con la ayuda de Hadoop, este almacenamiento se puede administrar y operar de manera eficiente para que el enfoque pueda estar en la arquitectura y la capacitación de los algoritmos de IA.
• Procesos ETL: Los procesos ETL son esenciales en las empresas para preparar los datos para que puedan procesarse más o utilizar para el análisis. Para hacer esto, debe recolectarse de una amplia variedad de sistemas, luego transformarse y finalmente almacenarse en un lago de datos o un almacén de datos. Hadoop puede proporcionar soporte central aquí ofreciendo una buena conexión a diferentes fuentes de datos y permitiendo que el procesamiento de datos se paralelice en múltiples servidores. Además, se puede aumentar la eficiencia de rentabilidad, especialmente en comparación con los enfoques de ETL clásicos con los almacenes de datos.

La lista de compañías conocidas que usan Hadoop diariamente y la han convertido en una parte integral de su arquitectura es muy larga. facebook, por ejemplo, utiliza Hadoop para procesar varios petabytes de datos de los usuarios todos los días para anuncios, optimización de alimentos y aprendizaje automático. twitter, por otro lado, usa Hadoop para el análisis de tendencias en tiempo real o para detectar el spam, que debe marcarse en consecuencia. Finalmente, Yahoo tiene una de las instalaciones de Hadoop más grandes del mundo con más de 40,000 nodos, que se configuró para analizar los datos de búsqueda y publicidad.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de Hadoop?

Hadoop se ha convertido en un marco de big data poderoso y popular utilizado por muchas empresas, especialmente en la década de 2010, debido a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos de manera distribuida. En general, surgen las siguientes ventajas al usar Hadoop:

• Escalabilidad: El clúster se puede escalar fácilmente horizontalmente agregando nuevos nodos que adquieren tareas adicionales para un trabajo. Esto también permite procesar volúmenes de datos que exceden la capacidad de una sola computadora.
• Eficiencia de rentabilidad: Esta escalabilidad horizontal también hace que Hadoop sea muy rentable, ya que se pueden agregar más computadoras de bajo costo para un mejor rendimiento en lugar de equipar un servidor con hardware costoso y escala verticalmente. Además, Hadoop es un software de código abierto y, por lo tanto, se puede usar de forma gratuita.
• Flexibilidad: Hadoop puede procesar datos no estructurados y datos estructurados, ofreciendo la flexibilidad de ser utilizada para una amplia variedad de aplicaciones. Ofrece flexibilidad adicional al proporcionar una gran biblioteca de componentes que extienden aún más las funcionalidades existentes.
• Tolerancia a fallas: Al replicar los datos en diferentes servidores, el sistema aún puede funcionar en el caso de la mayoría de las fallas de hardware, ya que simplemente recurre a otra replicación. Esto también resulta en una alta disponibilidad de todo el sistema.

Estas desventajas también deben tenerse en cuenta.

• Complejidad: Debido a la fuerte red del clúster y los servidores individuales en él, la administración del sistema es bastante compleja, y se requiere una cierta cantidad de capacitación para configurar y operar un clúster Hadoop correctamente. Sin embargo, este punto se puede evitar mediante el uso de una conexión en la nube y la escala automática que contiene.
• Estado latente: Hadoop utiliza el procesamiento por lotes para manejar los datos y, por lo tanto, establece tiempos de latencia, ya que los datos no se procesan en tiempo real, sino solo cuando hay suficientes datos disponibles para un lote. Hadoop intenta evitar esto con la ayuda de mini lotes, pero esto todavía significa latencia.
• Gestión de datos: Se requieren componentes adicionales para la gestión de datos, como el control de calidad de los datos o el seguimiento de la secuencia de datos. Hadoop no incluye ninguna herramienta directa para la gestión de datos.

Hadoop es una herramienta poderosa para procesar Big Data. Sobre todo, la escalabilidad, la rentabilidad y la flexibilidad son ventajas decisivas que han contribuido al uso generalizado de Hadoop. Sin embargo, también hay algunas desventajas, como la latencia causada por el procesamiento por lotes.

¿Hadoop tiene futuro?

Hadoop ha sido durante mucho tiempo la tecnología líder para el procesamiento distribuido de big data, pero los nuevos sistemas también han surgido y se han vuelto cada vez más relevantes en los últimos años. Una de las tendencias más importantes es que la mayoría de las empresas están recurriendo a plataformas de datos en la nube completamente administradas que pueden ejecutar cargas de trabajo similares a Hadoop sin la necesidad de un clúster dedicado. Esto también los hace más rentables, ya que solo el hardware que se necesita debe pagarse.

Además, Apache Spark en particular se ha establecido como una alternativa más rápida a MapReduce y, por lo tanto, supera a la configuración clásica de Hadoop. También es interesante porque ofrece una solución casi completa para cargas de trabajo de IA gracias a sus diversas funcionalidades, como la transmisión de Apache o la biblioteca de aprendizaje automático.

Aunque Hadoop sigue siendo un marco de Big Data relevante, lentamente está perdiendo importancia en estos días. A pesar de que muchas empresas establecidas continúan dependiendo de los grupos que se configuraron hace algún tiempo, las empresas que ahora están comenzando con Big Data están utilizando soluciones en la nube o software de análisis especializado directamente. En consecuencia, la plataforma Hadoop también está evolucionando y ofrece nuevas soluciones que se adaptan a este espíritu.

¿Quién debería aprender a Hadoop?

Con el aumento de las plataformas de datos nativas de nube y los modernos marcos informáticos distribuidos, es posible que se pregunte: ¿vale la pena aprender Hadoop? La respuesta depende de su papel, la industria y la escala de los datos con los que trabaja. Mientras que Hadoop ya no es el por defecto Elección para el procesamiento de big data, sigue siendo muy relevante en muchos entornos empresariales. Hadoop podría ser relevante para usted si al menos uno de los siguientes es cierto para usted:

• Su empresa todavía tiene un lago de datos basado en Hadoop.
• Los datos que almacena es confidencial y deben ser alojados en las instalaciones.
• Trabaja con procesos ETL e ingestión de datos a escala.
• Su objetivo es optimizar los trabajos de procesamiento por lotes en un entorno distribuido.
• Debe trabajar con herramientas como Hive, HBase o Apache Spark en Hadoop.
• Desea optimizar las soluciones rentables de almacenamiento y procesamiento de datos rentables.

Hadoop definitivamente no es necesario para cada profesional de datos. Si trabaja principalmente con herramientas de análisis nativas de nube, arquitecturas sin servidor o tareas livianas de rango de datos, pasar tiempo en Hadoop puede no ser la mejor inversión.

Puedes omitir Hadoop si:

• Su trabajo se centra en el análisis basado en SQL con soluciones nativas de nube (por ejemplo, BigQuery, Snowflake, Redshift).
• Principalmente maneja conjuntos de datos de tamaño pequeño a mediano en Python o Pandas.
• Su empresa ya ha migrado lejos de Hadoop a arquitecturas totalmente basadas en la nube.

Hadoop ya no es la tecnología de vanguardia que alguna vez fue, pero todavía tiene importancia en diferentes aplicaciones y empresas con lagos de datos existentes, procesos ETL a gran escala o infraestructura local. En la siguiente parte, finalmente seremos más prácticos y mostraremos cómo se puede configurar un clúster fácil para construir su marco de Big Data con Hadoop.