Hadoop y los big data se encuentran estrechamente relacionados y, por eso, se los suele mencionar juntos o dentro del mismo contexto. Cuando de big data se trata, casi todo se puede interrelacionar, debido a la gran importancia y alcance que tienen los datos. Los big data están surgiendo rápidamente como un campo con el que lidiar en el mundo digital actual. Por su parte, Hadoop es solo una forma más de encontrar respuestas en estos datos.
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es una infraestructura de código abierto que reúne todos los componentes necesarios para almacenar y analizar grandes cantidades de datos. Se trata de una arquitectura de bibliotecas de software versátil y accesible. Debido a su bajo costo inicial y la capacidad de analizar los datos a medida que se reciben, constituye una manera atractiva de procesar big data.
Los orígenes de Hadoop datan de principios de los años 2000, cuando se creó como parte de la indexación de los motores de búsqueda para obtener resultados más rápido. En ese mismo momento, se estaba creando Google. Google se dedicó a innovar en tecnologías de búsqueda web. Por otro lado, Hadoop encontró otras oportunidades en su arquitectura tecnológica y se concentró en los aspectos técnicos del almacenamiento y el procesamiento de los datos. El proyecto debió su nombre al elefante de juguete del hijo del creador: Hadoop.
Qué hace Hadoop y por qué es tan popular
Hadoop está formado por un conjunto de partes que se combinan para analizar datos almacenados. Consta de cuatro modelos:
Hadoop Common: son las funcionalidades básicas que sirven para la mayoría de los caso de uso
Hadoop Distributed File System (HDFS): almacena los datos en un formato fácil de acceder
Hadoop MapReduce: procesa los datos mediante el mapeo de un conjunto grande y su posterior filtrado para la obtención de determinados resultados
Hadoop YARN: administra recursos y programas
La gran popularidad de Hadoop se debe a que es accesible y fácil de usar. Además, resulta asequible y útil, y cuenta con módulos que ofrecen un amplio abanico de opciones. Hadoop se puede adaptar fácilmente para usarse en varias máquinas y procesar conjuntos de datos de casi cualquier tamaño. Asimismo, debido a la manera en que almacena y procesa los datos, es una solución empresarial atractiva para el almacenamiento de datos en constante crecimiento.
Usar Hadoop para realizar análisis asequibles con flexibilidad en cuanto al hardware
El problema que conlleva el almacenamiento de grandes cantidades de datos es que mantener los recursos y el hardware necesarios para una carga tan grande es costoso. Y el motivo por el que Hadoop es tan popular es que resulta mucho más accesible y posibilita un uso más flexible del hardware. Hadoop utiliza “hardware básico”, es decir, los sistemas económicos que se usan habitualmente. No se necesitan sistemas especiales ni hardware personalizado costoso, por lo que el uso de Hadoop resulta muy asequible.
En lugar de requerir hardware costoso para procesar los datos, Hadoop distribuye el poder de procesamiento entre varias máquinas. El sistema puede adaptarse a conjuntos de datos de casi cualquier tamaño. Los profesionales de TI suelen ser los que más se benefician de esta estructura, ya que, con Hadoop, pueden comprar los tipos y las cantidades de equipos de hardware que mejor se adapten a sus necesidades operativas.
Almacenar datos en almacenes de datos o en mares de datos
Hadoop no solo divide el poder de procesamiento. También cambia la forma en que los datos se almacenan y analizan.
Tradicionalmente, los datos se almacenaban en “almacenes de datos”. Como su nombre indica, se trataba de grandes cantidades de datos almacenados y organizados de acuerdo con la información que contenían. Cuando lo necesitaban, los analistas accedían a estas tablas y conjuntos de datos recientemente almacenados. Eran estructurados, y los datos se empaquetaban para que se pudiera acceder a ellos cuando era necesario. Esto requería analizar todos los datos para archivarlos de forma adecuada a fin de poder consultarlos cuando fuera necesario.
Los sistemas de almacenes de datos son útiles para los usuarios que acceden a tablas específicas. Sin embargo, el proceso de almacenamiento y análisis inicial puede demorar mucho tiempo y consumir grandes cantidades de recursos. Además, los almacenes de datos que no se utilizan correctamente pueden resultar ineficientes. Por ejemplo, si algunos datos no tienen una función aparente o no se usan de inmediato, es posible que queden olvidados o excluidos del análisis. Asimismo, dado que el almacenamiento puede volverse costoso a medida que aumenta la cantidad de datos, los almacenes de datos requieren estrategias especiales de adaptación en caso de que los analistas y profesionales de TI quieran aprovechar sus ventajas estructurales.
Por otro lado, los mares de datos son todo lo contrario. Mientras que, en los almacenes, los datos están controlados y clasificados, los mares de datos cuentan con grandes cantidades de datos almacenados libremente. Se guardan todos los datos, independientemente de si están analizados, tienen un uso específico o lo tendrán en algún momento del futuro. Los datos se importan sin procesar y solo se analizan cuando es necesario. Dado que el uso de Hadoop implica bajos costos de hardware, resulta fácil adaptar su estructura cuando sea necesario para almacenar y analizar más cantidades de datos. Sin embargo, esto significa que es más difícil mantener tablas previamente empaquetadas o conjunto de datos ya aprobados listos para su uso. Y esto constituye precisamente la ventaja principal de los almacenes de datos. La adaptación al crecimiento de los mares de datos implica la implementación de estrategias de gobernanza y educación.
Los dos tipos de almacenamiento poseen beneficios únicos. Por eso, las empresas suelen usar ambos para satisfacer diferentes necesidades.
La función de Hadoop en la IoT (Internet de las cosas)
Una solución que ofrece Hadoop es la capacidad de almacenar y analizar cantidades masivas de datos. Los big data continúan creciendo cada vez más. Cinco años atrás, generábamos un poco más de la mitad de los datos que generamos en la actualidad. Hoy en día, creamos más datos en tres minutos que los que generábamos en un día hace quince años.
El motivo principal que dio lugar a este aumento masivo en la generación de datos es la ola tecnológica actual llamada la “Internet de las cosas” (o IoT, por su nombre en inglés). Esto es cuando los objetos físicos comunes se conectan a Internet y se controlan a través de dicha red. El primer paso fueron los smartphones, los televisores inteligentes y los sistemas de alarma. Ahora, se ve en electrodomésticos inteligentes, como refrigeradores, lavavajillas, termostatos, bombillas, cafeteras, cámaras de seguridad, monitores para bebés y mascotas, cerraduras, aspiradoras robot y demás dispositivos con conexión a Internet. Si bien esos electrodomésticos nos simplifican la vida, registran y almacenan datos sobre sus acciones diarias.
La IoT también se extiende a entornos profesionales, empresariales y gubernamentales. Las unidades de aire acondicionado inteligentes mantienen la eficiencia en los edificios y las cámaras corporales protegen tanto a agentes de policía como a civiles. Asimismo, los sensores ambientales ayudan a los gobiernos a responder más rápido a los desastres naturales, como terremotos e incendios forestales.
En conclusión, todos estos dispositivos registran una asombrosa cantidad de datos, por lo que requieren funcionalidades de supervisión flexibles y una capacidad de adaptación asequible. Por ende, los sistemas como Hadoop suelen ser la solución adecuada para almacenar datos de la Internet de las cosas. Hadoop no es la única opción. Pero sin duda es la más popular, dadas la creciente demanda de dispositivos de la Internet de las cosas.
El almacenamiento de big data solo es útil si se puede usar cuando se necesita
A medida que crece la cantidad de big data, no solo necesitamos almacenarlos con efectividad. También debemos asegurarnos de utilizarlos de manera eficaz. Podemos guardar todos los datos del mundo, pero no servirán de nada si no se utilizan y solo acumulan polvo. Si bien Hadoop tiene una ventaja respecto de otros métodos con respecto al almacenamiento de datos, este último no es lo mismo que el análisis de datos ni la inteligencia de negocios.
A medida que aumente la cantidad de datos recopilados, el almacenamiento será cada vez más costoso. Y, si no se utilizan los datos para obtener información y generar valor, solo se estará derrochando una gran cantidad de dinero en una estrategia de recopilación y almacenamiento de datos atractiva pero inútil. Una buena metáfora para representar esto es la de las minas de oro: Si una persona compra un terreno para minar, pero no lo explota… habrá gastado muchísimo dinero en un poco de tierra. Si se utilizan correctamente, los sistemas como Hadoop pueden ayudar a bajar el costo de la tierra.