¿Qué es el Apache Hadoop y cómo se utiliza en Big Data?

¿Recuerdas los archivadores de hace 20 años? Esta forma de administrar información quedó en el pasado. A día de hoy hay cientos de plataformas, sistemas y medios más actualizados para gestionar los archivos de una empresa, pero hay algunos más populares que otros. Pues bien, uno de esos software para analizar archivos más rápido es Apache Hadoop.

Pero, ¿qué es y cómo funciona? Eso es lo que te queremos contar el día de hoy. ¡Sigue leyendo para saber más!

La historia de Hadoop

Decir finales del 1900 y comienzos del 2000 hace que pienses en la edad de piedra, pero es en estas fechas cuando nacen los primeros motores de búsqueda. Ya sabes, localizar información basada en texto.

Parece mentira, pero en los inicios de estos resultados eran entregadas de forma manual, imagínate ofrecer 100 resultados para una búsqueda tan simple como «Cómo hacer café». Gracias al crecimiento se necesitó automatización y así nacen los primeros buscadores de Internet y las personas detrás de los resultados manuales sintieron un gran alivio.

Es aquí cuando hay que hablar de 2 visionarios: Doug Cutting y Mike Cafarella. Ellos pensaban en un buscador capaz de generar los resultados a gran velocidad. Digamos que querían desarrollar una súper secretaria capaz de distribuir datos y cálculos en diferentes ordenadores de manera simultánea. 

Por si no lo sabías, este mismo concepto es el que tuvo Google de Base, ¿curioso no? Ahora sabes que Google es como una súper secretaria global. Sin embargo, el proyecto de Doug y Mike recibió el nombre de Nutch, pero en el 2006 Doug Cutting se lo llevó a Yahoo, equipo de trabajo al que se unió.

En esta empresa, la idea de Doug se divide en 2. Una parte se mantiene como Nutch para el rastreador web, donde no hubo cambio de ningún tipo. Sin embargo, todo el cómputo y proceso de distribución pasó a tomar el nombre de Hadoop. Tan solo 2 años después, en el 2008, fue presentado como un proyecto de código abierto.  

Curiosidad: El nombre del software es en honor al elefante de juguete del hijo de Doug Cutting.

En la actualidad, Hadoop es gestionado y mantenido por Apache Software Foundation o ASF, una empresa sin fines de lucro, que es conocida por ser una comunidad global de programadores de software, además de otros contribuyentes.

Por qué Hadoop es tan importante hoy en día

Si bien la historia del software Hadoop está entre lo adorable e interesante, la verdad es que tiene mucho más que aportar al mundo moderno, sobre todo al ámbito comercial, sector donde se utiliza con frecuencia este software gracias a la importancia que tiene:

1. Capacidad de almacenar y procesar: la cantidad de datos que este software puede almacenar y procesar en un instante es sorprendente. Para nadie es una sorpresa que haya, en los últimos años, un incremento en la cantidad y variedad de datos que se manejan a día de hoy. Sobre todo en los medios sociales y en el Internet de las Cosas (IoT), por lo que Hadoop surge como una solución.

2. Poder de cómputo: procesar big data a gran velocidad es uno de los plus de Hadoop que no deja a nadie indiferente. Además, este software es como un cuerpo bien entrenado, mientras más nodos de cómputo utilice, mayor capacidad y poder de procesamiento tendrá.

3. Resistencia a fallos: la falla del hardware es el talón de aquiles de muchos softwares alternativos a Hadoop, pero este tiene una resistencia a este problema, ya que está protegido contra dichos fallos. Imagina que falla un nodo, ¿qué hace Hadoop? Simple, lo reenvía a otro nodo de manera automática, evitando el fallo en la red de procesamiento y distribución. Para sumarle más fuerza a este software, también almacena diferentes copias de todos los datos que almacena, lo que le permite tener un respaldo de toda la información con la que trabaja.

4. Flexibilidad: ¿procesar datos antes de almacenarlos? Eso es del siglo pasado. Hadoop te permite almacenar tantos datos como desees, para luego, cuando sea necesario, decidir cómo utilizarlos. Aquí se incluyen texto, imágenes y videos, ofreciendo una gran ventaja frente a otros softwares.

5. Coste: gracias a que es de código abierto, Hadoop es gratuito. Además, emplea hardware comercial, lo que le permite almacenar esas grandes cantidades de datos.

6. Escalabilidad: ¿llegaste al límite de Hadoop? No te preocupes, esto lo puedes solucionar con poca administración de este software. Basta con agregar más nodos al sistema y ya podrá procesar más datos. Esta ventaja le permite a Hadoop adaptarse al crecimiento de casi cualquier empresa que lo utilice.

¿Cómo utilizar Hadoop en tu empresa?

Sí, el uso de este software en un principio era la obtención de resultados de búsquedas en páginas web. Sin embargo, en la actualidad muchas empresas y organizaciones voltean a ver a Hadoop como una plataforma para optar por el big data que ofrece. Aquí vamos a mencionarte algunos de sus usos más frecuentes:

1. Almacenamiento y archivo de datos a bajo coste: gracias a su uso libre hace de Hadoop uno de los softwares más útiles para, no solo almacenar, sino también combinar datos como, por ejemplo: transacciones, medios sociales, de sensores, de máquinas, científicos, secuencias de clics, entre muchos otros. Es una opción para almacenar una gran cantidad de datos que en un primer instante no es decisiva, pero que, más adelante, puede ser requerida por la organización o empresa para realizar un análisis.

2. Analizar y descubrir: Hadoop tiene un enfoque llamado caja de arena, pero tranquilo, no la tienes que limpiar como la de un gato, sino que te ofrece oportunidades de innovaciones con inversión mínima. Esto es gracias al enfoque que tiene el software, el cual está destinado a operar con eficiencia y encontrar posibles oportunidades que ofrecen a la compañía una ventaja competitiva del siguiente nivel.

3. Data lake: También conocidos como lagos de datos, son una forma de almacenar datos en el formato de origen, ofreciendo una vista general a todos los científicos y analistas de datos para realizar tareas de descubrimiento y análisis. Esto los ayuda a realizar preguntas, pero también hay que preguntarse cómo proteger y gobernar los data lake, ya que es un tema de interés para una de las áreas de mayor interés en este mercado: TI. 

4. Complementar el almacenamiento de datos: el software que ofrece Hadoop nace como una alternativa para organizar todos los datos en una plataforma de manera correcta, procesando los diferentes esquemas y formatos de la organización o empresa que lo utiliza.

5. IoT y Hadoop: en el Internet de las Cosas hay que saber qué decir y cuándo hacer algo, sobre todo si consideramos que en el centro del IoT siempre hay un torrente de datos en transición activo en todo momento y Hadoop es un software que está realizando cientos de miles de transacciones de los datos que almacena en todo momento. Al ser utilizado como caja de arena y permitir el descubrimiento y definición de patrones, permite también la mejoría y actualización constante de los datos que no coinciden con los patrones que fueron predefinidos antes.

¿Cuál es el problema de usar Hadoop?

Hay que reconocer la gran cantidad de soluciones a diferentes problemas que plantea el software Hadoop, pero no todo lo que brilla es oro. Es importante conocer cuáles son los inconvenientes que enfrentan las empresas u organizaciones que deciden utilizarlo como sistema de almacenamiento de datos.

• MapReduce no es una solución para todo: es adecuada para solicitudes de información simples o problemas que se pueden dividir en unidades de manera independiente, pero cuando se trata de tareas analíticas iterativas e interactivas, el asunto cambia. En pocas palabras, no es la mejor opción para un análisis eficiente de cómputo analítico avanzado. 

• El problema de talento: los programadores juniors con conocimientos de Java productivos con MapReduce son escasos. Gracias a ello, los proveedores de Hadoop están integrando la tecnología SQL sobre el software, ya que es más común encontrar programadores con conocimientos SQL que de MapReduce. 

• Seguridad de datos: la seguridad de los datos fragmentados es otro problema, aunque se están desarrollando nuevas herramientas y tecnologías para aumentar la seguridad. Uno que ha dado de qué hablar es el protocolo de autenticación Kerberos, que podría hacer los entornos Hadoop más seguros.

• Gestión y gobierno de datos: el software tiene muchas carencias al momento de ofrecer facilidad de uso, ya que no cuenta con características que faciliten la gestión, depuración y gobierno de datos y metadatos. Esto lo podemos traducir como una carencia que asegure a los usuarios la calidad y estandarización de los datos.

¿Cómo y dónde se utiliza Hadoop?

Hay todo tipo de empresas que utilizan este software para sus análisis de Big Data. El objetivo es el mismo, aumentar los beneficios en sus respectivas organizaciones pero, ¿qué sectores son los que más recurren a Hadoop? Es lo que te contaremos y sus razones: 

1. Sector financiero

Muchas empresas del sector financiero utilizan este software para ayudarse en la toma de decisiones de inversión crítica, reduciendo el riesgo de pérdida. 

En el sector bancario, por ejemplo, Hadoop es utilizado para aprobar y/o rechazar a los solicitantes de préstamos, tarjetas de crédito, entre otros servicios que puede ofrecer un banco. 

Y es que el software permite trazar unos lineamientos de base para analizar e identificar comportamientos inusuales sobre los cuales tomar una decisión sobre aprobación o rechazo. 

Otro caso es el de las empresas de seguros, quienes recurren a Hadoop con la misma intención, pero para evitar reclamaciones fraudulentas de seguros.

2. Sector de telecomunicaciones 

En las comunicaciones los chats automatizados en línea con clientes también se ven agilizados con el software Apache Hadoop, ya que garantizan una mejor experiencia personalizada para cada cliente. 

Además de esto, las empresas de telecomunicaciones también generan datos de llamadas en grandes cantidades. 

Aquí es cuando el Big Data es utilizado para tener datos precisos sobre cientos de clientes para su facturación, tomando en cuenta la demanda de ancha y las tendencias comunicativas del futuro.

3. Sector de sanidad

Los registros de los pacientes son otro dato que debe ser gestionado y cuando hay grandes cantidades de estos informes procesarlos puede ser un problema. 

Hadoop permite procesar los datos en paralelo, tolerando posibles fallos y almacenando sin restricciones cientos de miles de registros médicos. Además, también puede ser utilizado para analizar datos médicos de una población, evaluando así las tendencias de salud pública, permitiendo que se creen opciones de tratamientos personalizados en función de las necesidades de cada paciente.

4. Comercio minorista 

En el sector minorista del comercio también se generan grandes cantidades de datos que necesitan de un procesamiento avanzado. 

Hadoop permite que todas las transacciones históricas sean cargadas en un clúster, permitiendo el diseño de aplicaciones y análisis que ayuden a predecir la demanda y así, evitar el agotamiento de un producto en el inventario.

¿Utilizarías Hadoop como software para análisis de Big Data?

El Big Data a día de hoy es una herramienta que utilizan cientos de empresas a nivel mundial para gestionar la información de interés para agilizar los procesos de trabajo. 

Si bien Hadoop es una herramienta excelente para incorporar en cualquier compañía, no es la única que ofrece este servicio para el análisis de Big Data.
Si bien te hemos comentado todos los beneficios de este software, nos gustaría saber: ¿la utilizarías conociendo las ventajas de retos que supone usarla?, ¿o acaso crees que hay una mejor? Cuéntanos cuál sería ese software alternativa a Hadoop y por qué lo preferirías.