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¿Qué es Hadoop?

¿Qué es Hadoop?

Hadoop es una estructura de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en grupos de hardware comercial. Proporciona un almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, un gran poder de procesamiento y la capacidad de procesar tareas o trabajos concurrentes virtualmente ilimitados.

¿Para qué sirve Hadoop?

Esta herramienta es utilizada principalmente en el Big Data, ya que ofrece una capacidad de análisis de datos avanzada. Algunos ejemplos del uso de Hadoop en el Big Data son:

  • Almacenaje de bajo coste y archivo de datos. Le permite recopilar información que no se considera actualmente crítica pero con la posibilidad de analizarla en un futuro.
  • Sandbox para descubrimiento y análisis. Puede ayudar a que una empresa funcione de manera más eficiente y pueda descubrir nuevas oportunidades. El enfoque de sandbox le ofrece la oportunidad de innovar con tan solo una pequeña inversión.
  • Lago de datos. Permiten almacenar enormes cantidades de datos en su formato original, permitiendo que los analistas de datos puedan llevar a cabo procesos de análisis y descubrimiento sin restricciones.
  • Internet de las cosas. Permite analizar y descubrir patrones de comportamiento a través del procesamiento de los datos obtenidos de los dispositivos IoT.

¿Qué ventajas tiene usar Hadoop?

Hay una serie de ventajas que tiene usar Hadoop, como la posibilidad de integrar otros sistemas en él. Por ejemplo, el Big Data en Amazon, a través de los servicios de análisis de datos de Amazon Web Service. Otras ventajas son:

  • Escalabilidad. Permite escalar el sistema según crece el volumen de datos recibido, ya que para procesar más datos solo es necesario agregar más nodos a la estructura.
  • Eficiencia. Ofrece un sistema altamente eficiente, con una gran capacidad de procesamiento y una alta velocidad. A través de su esquema de almacenamiento distribuido en nodos, donde cada nodo almacena un fragmento de la información.
  • Reducción de costes. Funciona sobre un hardware convencional para almacenar y procesar los datos, por lo que el coste para su uso y mantenimiento no es elevado.
  • Flexibilidad. Se pueden crear data lakes sin necesidad de procesar los datos previamente, sean estos datos estructurados o no estructurados.
  • Gestión de errores. La ventaja de operar a través de diferentes nodos es que si uno falla, ni la estructura ni los datos se ven comprometidos.







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