Principales Tecnologías Del Big Data

Este articulo trata sobre las principales tecnologías del Big Data. Primeramente ¿A que nos ayuda el Big Data? Nos ayuda a analizar, procesar y almacenar todos los datos recogidos, que estos posteriormente les sirven de conocimiento útil a las empresas. Estos procesos se llevan a cabo mediante unas herramientas, open source que ofrecen soluciones para la explotación de software de Big Data.

A continuación, te mostramos una selección de herramientas:

1. Hadoop

Es el framework (estructura de empresa) estándar con la capacidad de almacenar grandes volúmenes de datos, además de analizar y procesar.

Utiliza modelos de programación simples para el almacenamiento y procesamiento de una gran cantidad de información distribuida en clusters.

Dispone del HDFS, el cual está basado en el proceso de MapReduce de dos fases.

Soporta varios sistemas operativos y se usa sobre las principales plataformas de la nube.

2. MongoDB

Dentro de las bases de datos NoSQL, está es una de las más famosas.

Esta es una base de datos orientada a documentos, los cuales son almacenados en BSON (representación binaria de (JSON)

Tiene un ámbito de aplicación más amplio que las bases de datos NoSQL, especialmente en los entornos que requieran escalabilidad.

Con sus opciones de replicación y sharding se puede alcanzar un sistema que escale horizontalmente con apenas problemas.

3. Apache spark

Este es un procesador de datos de código abierto.

Es considerado el primer software open source capaz de realizar la programación distribuida.

Se pueden programar aplicaciones utilizando diferentes lenguajes y llegando a alcanzar una velocidad 10 veces más rápido en disco y 100 en memoria que Hadoop MapReduce

4. Elasticsearch

Es una potente herramienta para la búsqueda entre grandes cantidades de datos, especialmente cuando los datos son de tipo complejo.

Nos permite indexar y analizar en tiempo real un gran volumen de datos y hacer consultas sobre ellos.

No necesita declarar un esquema de la información que añadimos, no sabemos exactamente qué forma van a tener los datos.

Con Elasticsearch podemos hacer búsquedas de texto complicadas, visualizar el estado de nuestros nodos y escalar sin demasiadas necesidades.

5. Apache Storm

Es un sistema de computación distribuida en tiemporeal orientado a procesar flujos constantes de datos.

Un gran volumen de datos no está pensado para hacerlo en tiempo real, ya que tiene una alta latencia.

Puede ser utilizado para procesar los logs de nuestras aplicaciones para ver el uso que se hace de los distintos servicios y gestión de errores.

6. Lenguaje R

R es un lenguaje de programación y entorno de software para cálculo estadístico y gráficos.

Se parece al lenguaje de las matemáticas, esto es una desventaja a la hora de elegir programar R para temas relacionados de Big Data, pero posee una gran cantidad de librerías y herramientas de alta calidad.

7. Python

Es un lenguaje avanzado de programación.

Es una herramienta para Big Data muy eficiente, debido a la gran comunidad existente, por lo que dispone de muchas librerías hechas por otros usuarios.

Tiene en su contra que no es un lenguaje muy rápido en su ejecución, por lo que se suele usar en tareas en las que no haya cálculos pesados.

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