Hadoop es una estructura de software de código abierto que se utiliza para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware comercial. Proporciona almacenamiento masivo para todo tipo de datos, además de poseer un gran poder de procesamiento. También tiene la capacidad de procesar tareas o trabajos concurrentes virtualmente de manera casi ilimitada.
Otra característica importante es su gran tolerancia a fallos pues el procesamiento de datos y aplicaciones se encuentra protegido contra fallos del hardware. Si falla un nodo, los trabajos se redirigen automáticamente a otros nodos ya que se trata de un procesamiento distribuido y todos los datos se almacenan automáticamente en múltiples copias.
Cuando surgió Internet y la cantidad de información en la red fue creciendo, se hizo patente la necesidad de crear buscadores automatizados que brindaran un acceso rápido a esos datos. Uno de esos proyectos fue Nutch, una idea de Doug Cutting y Mike Cafarella, quienes querían generar resultados de búsquedas en la web a mayor velocidad distribuyendo datos y cálculos en diferentes computadoras para que pudieran procesar múltiples tareas simultáneamente.
En 2006, Cutting se unió a Yahoo con el proyecto Nutch, el cual se dividió en el motor de búsqueda y la parte de cómputo y procesamiento distribuido, que se convirtió en Hadoop. En 2008, Yahoo presentó Hadoop como un proyecto de código abierto y en la actualidad Apache Software Foundation es quien gestiona y mantiene su estructura y ecosistema de tecnologías. Su potencial de almacenamiento, la alta disponibilidad y el poder de procesamiento a bajo costo han hecho que cada vez más organizaciones utilicen Hadoop, por lo que podría ser la próxima plataforma de Big Data. Para cualquiera que esté interesado en estudiar un máster en Data Science o un máster en Big Data, entender lo que plataformas como Hadoop nos ofrecen, puede ser muy interesante y útil.
Hadoop se usa en Big Data porque proporciona capacidades de análisis de datos avanzadas. No solo permite almacenar grandes cantidades de información de manera estructurada o en su formato original para luego analizarla y procesarla, sino que también tiene un enorme poder de cómputo.
Una de las principales ventajas de Hadoop es que su modelo de cómputo distribuido procesa Big Data a gran velocidad pues cuantos más nodos de cómputo se utilicen, más aumenta su poder de procesamiento, lo cual es esencial para dar sentido a la información que se recopila a través de diferentes canales, desde las redes sociales hasta el Internet de las Cosas, en poco tiempo. Ello permite analizar, descubrir y definir patrones de comportamiento mediante el procesamiento de enormes cantidades de datos.
Hadoop es muy útil para almacenar y combinar datos, desde transacciones hasta información proveniente de los medios sociales o datos científicos, de sensores o de máquinas. Su estructura de código abierto es gratuita, por lo que solo emplea hardware comercial para almacenar grandes cantidades de datos, lo cual se traduce en un almacenaje a bajo costo que permite conservar información para analizarla posteriormente. Además, gracias a su escalabilidad, se pueden agregar nodos fácilmente para procesar más datos, con muy poca administración.
A diferencia de las bases de datos relacionales, con Hadoop no es necesario procesar previamente los datos antes de almacenarlos. Los data lakes permiten almacenar los datos en su formato original para ofrecer una vista no refinada a científicos y analistas de datos, de manera que puedan formular nuevas preguntas e hipótesis de trabajo. Su flexibilidad permite almacenar todo tipo de datos, incluyendo aquellos no estructurados como imágenes, texto y vídeos, para utilizarlos más tarde.
Hadoop puede ejecutar algoritmos analíticos pues ha sido diseñado para sortear grandes volúmenes de datos de diferentes tipos. Por consiguiente, la analítica del Big Data en Hadoop permite crear entornos de pruebas aislados para probar diferentes opciones que ayuden a las empresas y organizaciones a ser más eficientes, descubrir nuevas oportunidades, tomar mejores decisiones y ganar una ventaja competitiva en su sector para innovar con una inversión mínima.
Los objetos interconectados necesitan saber qué comunicar y cuándo actuar, de manera que siempre tienen que estar transmitiendo, procesando y recibiendo datos. Hadoop se puede usar como almacén de datos gracias a su capacidad masiva de almacenaje y procesamiento, lo cual también permite detectar patrones. Además, al actualizarse constantemente con nuevos datos, Hadoop permite mejorar las instrucciones a los objetos. Su carácter flexible permite modificar los datos para adaptar los patrones a los cambios que vayan surgiendo.
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