Aplicaciones, dispositivos, páginas web… cada vez es mayor la cantidad de datos generados por todas estas plataformas y dispositivos conectados a Internet. Hasta hace relativamente poco tiempo, era impensable ser capaces de recopilar y, sobre todo, procesar esta gran cantidad de información, sin embargo, hoy en día lo hemos conseguido gracias a Internet, y además podemos tener toda esta información siempre disponible y a nuestro alcance.
Hace tiempo solo era posible procesar y utilizar la información estrictamente importante, dejando en el olvido una gran cantidad de datos menos importantes por no tener recursos suficientes para procesarlos. Por suerte, las cosas han cambiado, y actualmente podemos procesar prácticamente cualquier tipo de información que queramos siempre que sepamos usar las herramientas adecuadas, como las que os explicamos a continuación.
¿Qué es el Big Data?
Como su nombre indica, Big Data es la capacidad para procesar, o tratar, volúmenes de datos muy grandes con relativa facilidad, pudiendo aprovechar la mayor cantidad de información que haya dentro de estos datos. Este proceso es muy completo, por lo que para poder dominarlo lo mejor es hacernos un master Big Data.
Gracias al Big Data es posible analizar una gran cantidad de información con relativa facilidad de manera que, además de quedarnos con lo más importante, también podamos quedarnos con toda la demás información, información que puede ser válida y nos puede ser de mucha utilidad en un futuro cercano. Gracias a este master Big Data aprenderemos a gestionar esta información para sacarla el máximo provecho.
Hoy en día podemos acceder fácilmente a mucha información, y podemos consumirla fácilmente. Sin embargo, también es muy importante saber cuándo es necesario usar técnicas de Big Data, ya que usarlas en un momento no adecuado implicaría una pérdida de información, tiempo y recursos.
Hadoop: conoce esta herramienta Big Data y sus elementos
Hadoop es una de las aplicaciones imprescindibles cuando hablamos de Big Data. El principal punto fuerte de esta herramienta es la manera en la que almacena todos los datos y cómo accede a ellos. Está formada a su vez por otras dos herramientas: HDFS y MapReduce.
Estos dos últimos complementos son los que hacen posible tratar con los datos de Big Data tal como lo hacemos, ya que son los responsables de replicar y distribuir la información por nodos, lo que nos beneficia a la hora de acceder a grandes cantidades de datos, además de poder procesar los datos poco a poco y escalar la cantidad de datos disponible.
Yarn, el complemento que no puede faltar para procesar datos
Junto a HDFS y MapReduce, también existen otras herramientas muy interesantes e imprescindibles para poder procesar los datos, como es el caso de Yarn.
Yarn – MapReduce es considerada como la evolución de MapReduce para Hadoop 2.0. Esta herramienta se encarga de aportar un entorno desde el que gestionar todos los recursos, pudiendo distribuirlos en función de dónde estén los datos que se deben procesar, así como gestionando las propias ejecuciones de los programas.
Esta herramienta también nos permite separar el sistema de archivos del sistema de ejecución, pudiendo usar HDFS sin tener que pasar por Yarn.
Fuente: Softzone