¿Cuándo es recomendable usar Hadoop?

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Cuándo utilizar mapreduce

Desde los registros del sistema hasta el scraping de la web, hay muchas buenas razones por las que puede tener a mano un número extremadamente grande de archivos de datos pequeños. Pero, ¿cómo puede procesar y analizar eficazmente estos archivos para descubrir los conocimientos ocultos que contienen?

Podría pensar que podría procesar estos pequeños archivos de datos utilizando una solución como Apache Hadoop, que ha sido diseñada específicamente para manejar grandes conjuntos de datos. Sin embargo, Hadoop tiene cierta peculiaridad técnica infame conocida como el “problema de los archivos pequeños”. Esto hace que Hadoop sea mucho más adecuado para manejar un único archivo grande que para manejar el mismo archivo dividido en muchos más pequeños.

La buena noticia es que todavía se puede utilizar Hadoop para procesar los datos pequeños, sólo hay que ser un poco creativo. A continuación, repasaremos 5 formas diferentes de procesar archivos de datos pequeños con Hadoop.

Ya ha oído hablar de los “big data”, pero ¿qué son los “small data”? Los big data son, por definición, demasiado masivos en cuanto a su volumen, velocidad, variedad y/o veracidad para ser utilizados y gestionados por seres humanos en su estado bruto. Trabajar con big data requiere, por tanto, sistemas automatizados diseñados específicamente para recoger, procesar y analizar grandes conjuntos de datos.

¿Para qué se utiliza principalmente Hadoop?

Hadoop es un marco de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware básico. Ofrece almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, una enorme capacidad de procesamiento y la posibilidad de gestionar tareas o trabajos concurrentes prácticamente ilimitados.

¿Por qué elegir Hadoop?

Hadoop permite a la empresa satisfacer sus necesidades de almacenamiento de datos. Utiliza un sistema de almacenamiento en el que los datos se guardan en un sistema de archivos distribuido. Dado que las herramientas utilizadas para el procesamiento de datos se encuentran en los mismos servidores que los datos, la operación de procesamiento también se lleva a cabo a un ritmo más rápido.

¿Para qué tipo de procesamiento es bueno Hadoop?

Aunque Hadoop es la herramienta más poderosa de big data, hay varias limitaciones de Hadoop como que no es adecuado para archivos pequeños, no puede manejar firmemente los datos en vivo, la velocidad de procesamiento es lenta, no es eficiente para el procesamiento iterativo, no es eficiente para el almacenamiento en caché, etc.

Por qué utilizar Hadoop

Hadoop es un marco de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware básico. Ofrece un almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, una enorme capacidad de procesamiento y la posibilidad de gestionar tareas o trabajos concurrentes prácticamente ilimitados.

A medida que la World Wide Web crecía a finales del siglo XX y principios de la década de 2000, se crearon motores de búsqueda e índices para ayudar a localizar información relevante entre el contenido basado en texto. En los primeros años, los resultados de las búsquedas eran devueltos por humanos. Pero a medida que la web crecía, pasando de docenas a millones de páginas, se hizo necesaria la automatización. Se crearon rastreadores web, muchos de ellos como proyectos de investigación dirigidos por universidades, y las empresas de motores de búsqueda despegaron (Yahoo, AltaVista, etc.).

La programación MapReduce no sirve para todos los problemas. Es buena para las solicitudes de información simples y los problemas que pueden dividirse en unidades independientes, pero no es eficiente para las tareas analíticas iterativas e interactivas. MapReduce hace un uso intensivo de archivos. Debido a que los nodos no se intercomunican excepto a través de ordenaciones y barajados, los algoritmos iterativos requieren múltiples fases de map-shuffle/sort-reduce para completarse. Esto crea múltiples archivos entre las fases de MapReduce y es ineficiente para la computación analítica avanzada.

¿Por qué se utiliza Hadoop para el big data?

Por qué Big Data Hadoop

Hadoop permite a las empresas almacenar la mayor cantidad de datos, en cualquier forma, simplemente añadiendo más servidores a un clúster Hadoop. Cada nuevo servidor añade más almacenamiento y potencia de procesamiento al clúster. Esto hace que el almacenamiento de datos con Hadoop sea menos costoso que los métodos anteriores de almacenamiento de datos.

¿Por qué se utiliza Hadoop en el análisis de big data?

Hadoop se desarrolló porque representaba la forma más pragmática de permitir a las empresas gestionar fácilmente enormes volúmenes de datos. Hadoop permitía descomponer los grandes problemas en elementos más pequeños para que el análisis pudiera realizarse de forma rápida y rentable.

¿Cuándo utilizar Hadoop frente a SQL?

SQL sólo funciona con datos estructurados, mientras que Hadoop es compatible con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. … Por otro lado, Hadoop no depende de ninguna relación consistente y es compatible con todos los formatos de datos como XML, texto y JSON, etc. Por lo tanto, Hadoop puede tratar eficazmente los big data.

Cuándo no usar apache hive

Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.

El término “big data” se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la corriente principal, como las tres V:

Volumen.  Las organizaciones recopilan datos de una gran variedad de fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y mucho más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.

¿Merece la pena aprender Hadoop?

Hadoop es realmente bueno en la exploración de datos para los científicos de datos porque ayuda a un científico de datos a descubrir las complejidades de los datos, aquello que no entienden. Hadoop permite a los científicos de datos almacenar los datos tal y como son, sin entenderlos y ese es todo el concepto de lo que significa la exploración de datos.

¿Merece la pena aprender Hadoop en 2021?

Si quieres empezar con el Big Data en 2021, te recomiendo encarecidamente que aprendas Apache Hadoop y si necesitas un recurso, te recomiendo que te apuntes a The Ultimate Hands-On Hadoopcourse de nada menos que Frank Kane en Udemy. Es uno de los cursos más completos y actualizados para aprender Hadoop online.

¿Qué desventajas tiene Hdfs?

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HDFS carece de la capacidad de soportar la lectura aleatoria de pequeños debido a su diseño de alta capacidad. Los archivos pequeños son más pequeños que el tamaño de bloque de HDFS (por defecto 128MB). Si usted está almacenando este gran número de archivos pequeños, HDFS no puede manejar estos lotes de archivos pequeños.

Apache spark vs hadoop

Estoy de acuerdo en que los paradigmas de programación iterativa e interactiva son muy buenos con spark que con map-reduce. Y también estoy de acuerdo en que podemos usar HDFS o cualquier almacén de datos de hadoop como HBase como capa de almacenamiento para Spark.

Por lo tanto, mi pregunta es – ¿Tenemos algún caso de uso en el mundo real que pueda decir que hadoop MR es mejor que apache spark en esos contextos. Aquí “mejor” se utiliza en términos de rendimiento, el rendimiento, la latencia. ¿Sigue siendo hadoop MR mejor que spark para el procesamiento BATCH?

Como usted ha dicho, en la programación iterativa e interactiva, la chispa es mejor que hadoop. Pero spark tiene una gran necesidad de la memoria, si la memoria no es suficiente, se lanzaría la excepción OOM fácilmente, hadoop puede manejar la situación muy bien, porque hadoop tiene un buen mecanismo de tolerancia a fallos.

Recientemente he probado el rendimiento de spark y hadoop usando algunos benchmarks, de acuerdo con el resultado, el rendimiento de spark no es mejor que hadoop en algunas cargas, por ejemplo, kmeans, pagerank. Tal vez la memoria es una limitación a la chispa.

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