Hadoop

2. • Introducción • Hadoop • Visión Actual • MapReduce • HDFS • Arquitectura • Funcionamiento • Modos de Ejecución • Ejemplos de Uso • Desventajas • Alternativas

4. INTRODUCCIÓN Actualmente el crecimiento exponencial de datos como las nuevas las nuevas tecnologías de almacenamiento de ellas, están cambiando la arquitectura de los nuevos sistemas y el modo con el cual se está acelerando el proceso de esta información. Motivo a esto, es la aparición de varias herramientas de código libre que permiten manejar enormes cantidades de datos en sistemas distribuidos.

6. HADOOP Hadoop es un framework de software basado en Java y está orientado a aplicaciones distribuidas con un uso extensivo de datos y de alta escalabilidad. Se presenta como una solución para los programadores sin experiencia en el desarrollo de aplicaciones para entornos distribuidos, dado que oculta la implementación de detalles propios de estos sistemas: paralelización de tareas, administración de procesos, balanceo de carga y tolerancia a fallos.

8. VISIÓN ACTUAL Hoy en día, el análisis de estos enormes volúmenes de datos de distintos formatos, se están extendiendo paulatinamente en el mundo de las Empresas, Redes Sociales y Weblogs. Este fenómeno ha creado una nueva organización sin fronteras a la que llamamos … “Big Mc Data”

10. MAPREDUCE Hadoop proporciona un entorno de ejecución orientado a aplicaciones desarrolladas bajo el modelo de programación MapReduce. Bajo este modelo, la ejecución de una aplicación presenta dos etapas: • Map: donde se realiza la ingestión y la transformación de los datos de entrada, en la cual los registros de entrada pueden ser son procesados en paralelo. • Reduce: fase de agregación o resumen, donde todos los registros asociados entre sí deben ser procesados juntos por una misma entidad.

12. HDFS Hadoop Distributed File System (HDFS) es un sistema de archivos distribuido, escalable y portátil escrito en Java para el framework Hadoop, pensado para almacenar grandes cantidades de información, del orden Terabytes o Petabytes tolerante a fallos y diseñado para ser instalado en máquinas de bajo costo.

14. ARQUITECTURA La arquitectura de Hadoop se sustenta sobre 3 pilares fundamentales: • Sistema de Archivos : Denominado HDFS. • Hadoop MapReduce: Planificador de trabajos, así como una serie de nodos encargados para llevarlos a cabo. • Hadoop Common : Conjunto de utilidades que posibiliten la integración de subproyectos de Hadoop.

16. FUNCIONAMIENTO Sobre el sistema de archivos se ubica el motor de MapReduce, que consiste en un planificador de trabajos denominado JobTracker, a través del que las aplicaciones cliente envían trabajos MapReduce. Este planificador envía el flujo de trabajo entrante a los nodos TaskTracker disponibles en el clúster, que se ocuparán de ejecutar las funciones map y reduce en cada nodo.

18. MODOS DE EJECUCIÓN Hadoop se puede ejecutar de tres formas distintas: • Modo Local / Standalone : Por defecto, Hadoop está configurado para ejecutarse en este modo como un proceso de Java aislado. Esto es útil para depuración. • Modo Pseudo-distribuido : Hadoop puede ejecutarse en este modo, en donde cada tarea se ejecuta en proceso Java diferente. • Modo Distribuido : Esta es la forma de aprovechar toda la potencia de Hadoop, ya que se maximiza el paralelismo de procesos y se utilizan todos los recursos disponibles del clúster en el que se va a configurar Hadoop.

20. EJEMPLOS DE USO Existe un gran número de aplicaciones y empresas que utilizan Hadoop en sus clústers. Entre los más relevantes podemos mencionar los siguientes: • Facebook • Google • Twitter • Yahoo!

22. DESVENTAJAS • La curva de aprendizaje de Hadoop es Alta • Hadoop no permite hacer lookups • Hadoop reprocesa todo siempre • Latencia

24. ALTERNATIVAS

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