Big data con python recolección almacenamiento y proceso
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El campo de la ciencia de los datos se ha convertido en un tema muy discutido en los últimos años debido a la explosión de datos, especialmente con experimentos científicos como los que forman parte del Gran Colisionador de Hadrones (LHC) en el CERN y las empresas comerciales deseosas de mejorar su competitividad conociendo a sus clientes para ofrecerles productos y servicios a medida, lo que ha aumentado drásticamente el uso de dispositivos sensores. Las técnicas tradicionales de recogida (por ejemplo, el marco ligero de Python), almacenamiento (por ejemplo, Oracle) y análisis (por ejemplo, PL/SQL) de datos ya no son óptimas con la abrumadora cantidad de datos que se están generando. El reto de manejar grandes volúmenes de datos ha sido asumido por muchas empresas, especialmente las del ámbito de Internet, lo que ha provocado un cambio total de paradigma en los métodos de archivo, tratamiento y visualización de datos. Han aparecido varias tecnologías nuevas, cada una de ellas dirigida a aspectos específicos del procesamiento de datos distribuidos a gran escala. Todas estas tecnologías, como los sistemas de cálculo por lotes (por ejemplo, Hadoop) y las bases de datos no estructuradas (por ejemplo, MongoDB), pueden manejar volúmenes de datos muy grandes con poco coste económico. De ahí que sea necesario conocer bien las tecnologías disponibles en la actualidad para desarrollar un marco que permita una recopilación, almacenamiento y análisis de datos eficientes.
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«Big data Analytics» es una frase que se acuñó para referirse a cantidades de conjuntos de datos tan grandes que el software tradicional de procesamiento de datos simplemente no puede gestionarlas. Por ejemplo, los big data se utilizan para detectar tendencias en la economía, y esas tendencias y patrones se utilizan para predecir lo que ocurrirá en el futuro. Estas enormes cantidades de datos requieren un software informático más robusto para su procesamiento, que se maneja mejor con marcos de procesamiento de datos.
Se trata de un marco de procesamiento por lotes de código abierto que puede utilizarse para el almacenamiento y el procesamiento distribuidos de grandes conjuntos de datos. Hadoop se basa en clusters de ordenadores y módulos que han sido diseñados asumiendo que el hardware fallará inevitablemente, y que esos fallos deben ser gestionados automáticamente por el marco.
Hay cuatro módulos principales dentro de Hadoop. Hadoop Common es donde residen las bibliotecas y utilidades que necesitan los demás módulos de Hadoop. Hadoop Distributed File System (HDFS) es el sistema de archivos distribuido que almacena los datos. Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) es la plataforma de gestión de recursos que gestiona los recursos informáticos en los clústeres y se encarga de la programación de las aplicaciones de los usuarios. Hadoop MapReduce implica la implementación del modelo de programación MapReduce para el procesamiento de datos a gran escala.
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Este artículo pretende ofrecer a los que no son científicos de datos una sólida visión general de los muchos conceptos y términos que hay detrás de la ciencia de los datos y el big data. Aunque los términos relacionados se mencionarán a un nivel muy alto, se anima al lector a explorar las referencias y otros recursos para obtener detalles adicionales.
¿Qué es la ciencia de los datos? ¿Qué es el big data? ¿Qué significan estos términos y por qué es importante averiguarlo? Se trata de temas candentes, pero a menudo no se entienden bien. Además, las industrias involucradas no tienen definiciones universalmente acordadas para ambos.
Se trata de campos y conceptos muy importantes que cada vez son más críticos. El mundo nunca ha recogido o almacenado tantos datos y tan rápido como hoy. Además, la variedad y el volumen de los datos están creciendo a un ritmo alarmante.
¿Por qué debería preocuparse por la ciencia de los datos y el big data? Los datos son análogos al oro en muchos sentidos. Es extraordinariamente valioso y tiene muchos usos, pero a menudo hay que buscarlo para darse cuenta de su valor.
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