Si estudia el tema de Big Data en detalle, tarde o temprano se encontrará con el término Hadoop o “Hadup”. Esta palabra denota un conjunto de programas o procesos de código abierto (es decir, gratuitos para el usuario) que se utilizan como base para la construcción de sistemas de Big Data y el posterior trabajo con ellos.

El uso de big data hoy en día es necesario para empresas medianas y grandes que intentan mejorar los procesos comerciales y mejorar la calidad de su servicio. La información disponible sobre clientes, indicadores financieros, operaciones o transacciones debe almacenarse, procesarse y analizarse permanentemente. Es para tales operaciones que se utilizan servicios y aplicaciones especiales.

Hadoop es una de las soluciones más populares para realizar operaciones con Big Data. Es utilizado activamente por gigantes como Google, Facebook, eBay y muchos otros. Vale la pena señalar que Hadoop  es ideal para empresas de cualquier industria que trabajen con volúmenes de datos superiores a un terabyte. El programa tiene muchas ventajas, incluida la escalabilidad y la fácil optimización en una máquina virtual. Muchos proveedores de la nube lo ofrecen como un servicio en la nube.

Averigüemos qué representa una herramienta de este tipo, qué funciones tiene y qué organizaciones deberían utilizarla.

¿Qué es Hadoop ?

En términos simples, Hadoop o Hadup es un constructor especial que le permite construir almacenes de datos para las necesidades de la empresa. Con su ayuda, puede almacenar y procesar grandes cantidades de información, cargarlas en otras herramientas, recopilar estadísticas y crear un único sistema de visualización.

Dicha herramienta es adecuada para su uso con información no estructurada, es decir, información que no ha sido organizada, no tiene estructura y es difícil de categorizar. Por ejemplo, mensajes, documentos de archivo o fotos son ejemplos de dichos datos.

El sistema lo ayudará a encontrar la información que necesita en el archivo y a obtener análisis significativos para su organización. Todo esto puede resultar necesario a la hora de definir una estrategia de desarrollo empresarial o desarrollar un nuevo producto.

Por ejemplo, muchos minoristas utilizan Hadup para recopilar información sobre las preferencias de los consumidores. A menudo, los datos obtenidos se combinan con datos de ventas, lo que permite evaluar exactamente qué acciones en el sitio conducen a la compra de un artículo.

Si hablamos de las principales ventajas de la tecnología, entonces podemos señalar:

• Escalabilidad. El sistema es fácilmente escalable, siempre puede agregar nuevos nodos cuando aumenta la cantidad de información.
• Trabajo sencillo. No es necesario procesar los datos antes de guardarlos. La plataforma Hadoop es excelente para procesar cualquier tipo de datos no estructurados, incluidos texto, imágenes y video.
• Tolerancia a fallos. Las copias de todos los archivos se guardan automáticamente, por lo que en caso de falla, toda la información se redirigirá al sitio de trabajo.
• Poder de computación. Hadup le permite procesar información a alta velocidad. La potencia depende del número de nodos informáticos utilizados: cuanto más se utilizan, mayor es el rendimiento.
• Capacidad de almacenamiento de datos. La herramienta se puede configurar para procesar archivos de diversos recursos, redes sociales de la empresa, informes financieros, etc. Además, la solución permite almacenar datos de manera eficiente.

Los archivos de la plataforma están organizados de tal manera que pueda obtener el acceso necesario a ellos en cualquier momento.

El Hadoop es una colección de utilidades, marcos y bibliotecas gratuitas. Son estos componentes los que ayudan a desarrollar y distribuir programas que se ejecutan en grupos de cientos de nodos. Esta tecnología es fundamental para trabajar con Big Data.

¿Cómo surgió el Hadoop?

El problema de almacenar y analizar grandes cantidades de datos ha estado maduro desde hace mucho tiempo. Las grandes corporaciones se enfrentan al hecho de que es imposible almacenar toda la información en un dispositivo físico, por lo que el enfoque de almacenar información en sistemas distribuidos comenzó a desarrollarse activamente.

A principios del siglo XXI, se está desarrollando un software especial que permitiría almacenar datos en dispositivos más pequeños pero paralelos. Esto eliminó la necesidad de dispositivos físicos de gran volumen y, al mismo tiempo, mejoró la eficiencia de trabajar con gran cantidad de información.

En 2005, la organización sin fines de lucro Apache creó software de código abierto. Hablamos de la tecnología Hadoop, que permitió “paralelizar” el trabajo con Big Data. Es curioso que el instrumento reciba su nombre en honor a un elefante de juguete que perteneció al hijo de uno de los creadores. El sistema no era nada trivial para su época y, por lo tanto, se volvió muy solicitado. No existían soluciones similares que permitieran trabajar con Big Data.

La característica de “Hadup” es que el sistema le permite agregar o cambiar datos en función de las necesidades actuales de la empresa. Este sistema de procesamiento y almacenamiento de información se puede utilizar en equipos disponibles comercialmente.

Las grandes empresas de Internet suelen utilizar Hadoop por conveniencia, ya que el sistema puede cambiar en función de los objetivos y requisitos de la organización. Al mismo tiempo, los cambios a menudo se devuelven a la comunidad de desarrolladores, lo que permite que se utilicen para otro producto. Es decir, de hecho, este formulario permite el desarrollo conjunto de software para diversos fines.

Características de la arquitectura

Uso de big dataLa herramienta se desarrolló originalmente en Java utilizando el paradigma computacional MapReduce. Según él, la aplicación se divide en muchas tareas elementales, cada una de las cuales se realiza en nodos separados. Luego, todos los datos recibidos se combinan en un solo resultado.

Hay cuatro módulos principales dentro del proyecto:

• HDFS. Es un sistema de archivos distribuido que almacena datos en diferentes servidores. Al replicar archivos, el sistema almacena incluso grandes cantidades de información y las distribuye bloque por bloque entre los nodos del clúster.
• Común. Es una colección de utilidades de infraestructura y bibliotecas que sirven para proyectos relacionados. Por ejemplo, se utilizan para administrar archivos distribuidos.
• HILO. Sistema de gestión de clústeres y programación de trabajos por separado. Es un conjunto de programas del sistema que aseguran el intercambio de datos distribuidos y su escalabilidad si es necesario. Básicamente, es la interfaz entre los recursos de hardware y las aplicaciones.
• MapReduce. Una plataforma separada para programación y computación distribuida. Durante los procedimientos, se utilizan una gran cantidad de nodos, que forman un clúster separado.

Hoy en día, Hadoop representa un ecosistema completo para el procesamiento de big data y la minería de datos. Incluso, dicha tecnología puede utilizar el aprendizaje automático.

Funciones tecnológicas

La solución se utiliza para regular los riesgos y la seguridad de la infraestructura, además, es necesario optimizar los procesos comerciales, realizar análisis financieros, realizar análisis de marketing y estudiar la información no estructurada que se recopiló durante las ventas.

La información no sistemática recopilada de diversas fuentes a menudo se denomina “lago de datos”. Como regla general, la empresa no necesita dicha información, pero está obligada a conservarla por ley. Algunas organizaciones, después de completar su análisis de los datos, los utilizan para proyectos o tareas futuros.

Al almacenar información en diferentes fuentes y formatos, su análisis, modelado y pronóstico es difícil. De hecho, un “lago de datos” es innecesario para la empresa, ya que no puede proporcionar ningún beneficio práctico. Sin embargo, con la ayuda de la tecnología Hadup, es posible distribuir y clasificar información, y luego realizar sus análisis y obtener diversos resultados.

Hadoop se usa a menudo para los siguientes propósitos:

• Explorando datos de redes sociales. Normalmente, la información de las redes sociales puede ayudar a una organización a comprender mejor las necesidades de su audiencia. Con la ayuda de Hadoop, se analizan los intereses, el nivel de ingresos y el nivel de educación. Este enfoque le permite configurar anuncios dirigidos, administrar la reputación de la marca y aumentar la respuesta de grupos y cuentas.
• Análisis de la actitud hacia la empresa. Si hablamos de para qué se usa Hadoop, no podemos dejar de mencionar este parámetro. La tecnología permite analizar las opiniones de los clientes que expresan en redes sociales, blogs, reseñas. Es posible analizar la actitud de los compradores hacia productos / servicios individuales y la marca en su conjunto. Esto ayuda a predecir compras, ajustar la promoción de marketing de un producto o evaluar la reputación existente en el mercado.
• Mantener la seguridad de la infraestructura. La solución le permite monitorear los registros del servidor e identificar cualquier brecha de seguridad. Con la ayuda de Hadup, puede identificar posibles riesgos, detectar ataques a la red y predecir posibles problemas.
• Exploración de geodatos. Las empresas minoristas y de fabricación a menudo (con el consentimiento de los clientes) recopilan información sobre su ubicación. La información obtenida permite en el futuro predecir las visitas de los usuarios o seleccionar productos en función de la geolocalización. Con la ayuda de la plataforma, optimiza y procesa dichos geodatos, lo que simplifica todo el procedimiento y reduce el tiempo que lleva completarlo.
• Recopilar información sobre el comportamiento del cliente. La tecnología suele ser útil para recopilar y procesar datos sobre el comportamiento y la participación de los usuarios en el sitio. Por ejemplo, la plataforma ayuda a procesar información sobre el lugar desde el que los usuarios fueron al sitio, a qué página llegaron, cuánto tiempo pasaron viendo el contenido y qué páginas abandonaron con más frecuencia. El análisis de dichos datos permite a la organización aumentar la conversión del recurso y hacerlo más conveniente desde el punto de vista de los usuarios.

Qué empresas necesitan Hadoop

Enumeremos las áreas de las actividades de la organización en las que el uso de la plataforma Hadup es prácticamente indispensable:

• Minorista/venta de servicios. El uso de una solución de este tipo es importante para recopilar información sobre ventas, comportamiento del cliente, saldos de inventario, etc. Esto permite a las empresas seleccionar ofertas personalizadas para un cliente individual, ofrecer productos populares y desarrollar un programa de fidelización.
• Clínicas privadas. Casi 4/5 de los datos médicos no están estructurados, por lo que muchas organizaciones sanitarias se olvidan de procesarlos. Mientras tanto, recopilar y analizar información le permite aumentar las ganancias, reducir los riesgos de fraude de seguros y evaluar la eficiencia de la clínica.
• Organizaciones financieras. En esta área, la plataforma se utiliza para analizar información y riesgos financieros, así como identificar posibles transacciones fraudulentas. Hadup analiza con éxito información sobre clientes, transacciones, saldos de efectivo en cajeros automáticos, etc.
• Empresas de transporte. Hadoop también se utiliza activamente para analizar información sobre el transporte de carga y los tiempos de entrega. Ayuda a reducir los costos de combustible y a encontrar las mejores rutas de entrega.