Hadoop es una plataforma de software de código abierto diseñada para almacenar y procesar grandes cantidades de datos en clústeres de computadoras. La inspiración para la creación de la plataforma fue MapReduce de Google, un marco de software que divide las aplicaciones en muchas partes pequeñas, cada una de las cuales se puede iniciar o relanzar en cualquier nodo del clúster.
La plataforma le permite escalar de un servidor a miles de máquinas, cada una de las cuales proporciona computación local y almacenamiento de datos. Hadoop utiliza la replicación de datos para almacenar múltiples copias de bloques de datos en diferentes nodos, lo que permite restaurar los datos automáticamente en caso de fallas o pérdida de disponibilidad de los nodos.
Los componentes principales de Hadoop
- Sistema de archivos Distribuido de Hadoop (HDFS) es un componente de Hadoop diseñado para almacenar grandes cantidades de datos y proporcionar acceso a ellos. HDFS divide los datos en bloques y los distribuye a los nodos del clúster, proporcionando tolerancia a fallas y procesamiento de datos en paralelo.
- MapReduce es un modelo de programación y procesamiento de datos en Hadoop. Le permite dividir la tarea de procesamiento de datos en partes pequeñas (mapear) y luego recopilar los resultados (reducir) en cada nodo del clúster.
- HILO Hadoop es un componente de Hadoop que administra los recursos de los sistemas que almacenan datos y realizan análisis. YARN le permite administrar recursos informáticos en un clúster y colocar tareas en los nodos disponibles.
- Hadoop Común es un módulo de Hadoop que incluye varias utilidades y bibliotecas necesarias para admitir el funcionamiento de otros componentes de Hadoop. Hadoop Common proporciona una funcionalidad común para toda la plataforma.
- Transmisión de Hadoop es un enfoque en Hadoop que le permite usar cualquier lenguaje de programación para escribir tareas de MapReduce. Proporciona flexibilidad en la elección del lenguaje de programación y simplifica la integración del código existente y la expansión de las capacidades de Hadoop.
Comparación de Hadoop con bases de datos tradicionales
Hadoop puede almacenar cualquier tipo de datos, estructurados y no estructurados, y escalar a petabytes de datos. Las bases de datos tradicionales, por otro lado, requieren datos estructurados y tienen limitaciones de almacenamiento.
Ejemplos de uso de Hadoop
Hadoop se utiliza en diversas industrias. Por ejemplo, las plataformas de redes sociales como Facebook y Twitter pueden usar Hadoop para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Gigantes del comercio electrónico como Amazon y Alibaba utilizan la plataforma para crear sistemas de recomendación de productos, detección de fraudes e investigación de clientes.