Big Data

Herramientas de Big Data

Las herramientas de Big Data han tenido su nacimiento y desarrollo gracias a la constante evolución de la tecnología.

Y justamente por ello han surgido novedosos conceptos que con el pasar de los años se han vuelto esenciales para el crecimiento de este sector, por lo que resulta fundamental conocerlos y dominarlos para adaptarnos a los nuevos avances.

De esta forma, uno de los términos con mayor relevancia que se han asentado en el sector tecnológico es el de Big Data, el cual hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos que deberán ser procesados en su debido momento.

Pero la importancia de este concepto radica en la información útil que es capaz de proporcionar, siendo así una parte esencial en cualquier tipo de master en Big Data y de muchas estrategias empresariales que se desarrollan en la actualidad.

No obstante, el Big Data no se trata únicamente de almacenar datos, sino de analizarlos; es por ello que requiere de ciertas herramientas que facilitan la obtención de los datos que se requieran en un momento específico.

Y para que conozcas de qué se trata, a continuación te contaremos todo acerca de las herramientas de Big Data.

Importancia de las herramientas de Big Data

Tal como mencionamos anteriormente, el Big Data no consiste netamente en almacenar y almacenar grandes cantidades de datos, sino que se trata de procesarlos con el fin de generar información de utilidad.

Es allí donde se encuentra la importancia de las herramientas de Big Data, las cuales más que ser importantes, son esenciales pues complementan el proceso.

De esta manera, las distintas herramientas son capaces de reducir notablemente el coste de almacenamiento, lo cual resulta ideal cuando hablamos de rendimiento e incremento de la eficiencia.

En este sentido, gracias a ellas el análisis de los datos es aún más sencillo, por lo que también reduce la inversión de tiempo y esfuerzo, pues estaríamos realizando las mismas tareas, pero con una mayor rapidez.

Por lo tanto, todo el proceso percibirá varios beneficios importantes, entre ellos la mejora del servicio, la solución de problemas con mayor rapidez, una notable mejora en la toma de decisiones, un mayor conocimiento de las fortalezas y la competencia, entre muchas otras ventajas.

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Herramientas de Big Data que debes conocer

A continuación te detallaremos cuáles son las herramientas de Big Data más utilizadas y también nos encargaremos de especificarte la importancia de cada una según sus diferentes características:

1) Apache Hadoop: Con el pasar de los años, esta se ha convertido en la herramienta de Big Data más importante, siendo una prueba de ello que compañías como The New York Times o Facebook aún la utilizan e incluso ha servido de modelo para el resto de herramientas que se han ido desarrollando.

En este sentido, Hadoop es un framework que te permitirá el procesamiento de un gran volumen de datos en lote, utilizando para ello modelos de programación simple.

Esta herramienta realiza también un proceso de redundancia para no perder nada, aunque al mismo tiempo es capaz de aprovechar muchos procesos a la vez.

De igual forma, se caracteriza por ser escalable, es decir, tiene la capacidad de pasar de operar en un solo servidor a hacerlo en muchos otros.

Dispone también de un sistema de archivos que se distribuyen en cada nodo del clúster: HDFS (Hadoop Distributed File System), a la vez que se basa en el proceso de MapReduce dividido en dos fases diferentes.

Además, es capaz de soportar distintos sistemas operativos, por lo que se usa con mucha frecuencia sobre cualquiera de las plataformas de la nube más importantes, tales como Google Cloud o Amazon EC2/S3.

2) Elasticsearch: Es una herramienta Big Data sumamente práctica que permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos, al mismo tiempo que facilita una visualización detallada de éstos en tiempo real.

De igual manera, Elasticsearch te permitirá indexar y analizar un gran volumen de datos y hacer diferentes consultas sobre ellos, por lo tanto al estar los datos indexados, podrás obtener tus resultados con mayor rapidez.

Además, con esta herramienta será sumamente fácil hacer búsquedas de texto complicadas, visualizar el estado de los nodos y hasta escalar sin muchos requerimientos; esto en caso de que llegases a necesitar más potencia.

Aunque uno de sus aspectos más interesantes, es que para ofrecer una mejor comprensión acerca de la información obtenida, también te proporcionará varios gráficos.

Asímismo, entre las ventajas de Elasticsearch como herramienta de Big Data se encuentra la posibilidad de expandirse con Elastic Stack, el cual es un paquete de productos capaces de aumentar sus prestaciones.

Y como ejemplo de su trascendencia en los avances tecnológicos actuales, diferentes empresas como Etsy o Mozilla han empleado esta herramienta para el análisis de Big Data.

3) Apache Storm: Consiste en una herramienta Big Data gratuita con un sistema de computación distribuida en tiempo real que se encuentra orientado a procesar constantes flujos de datos, tales como los que provengan de redes sociales o datos de sensores que sean emitidos con alta frecuencia.

En estos casos resulta fundamental Apache Storm, pues son algunos de los casos donde es importante saber qué se está compartiendo en cualquier momento.

Su característica principal es que es una herramienta de Big Data open-source, es decir, que puede ser usada empleando cualquier lenguaje de programación.

De igual forma, se encarga de procesar grandes cantidades de datos de manera sencilla y en tiempo real.

En este sentido, el sistema tendrá la capacidad de crear topologías de los macrodatos con el fin de transformarlos y analizarlos continuamente, mientras que los flujos de información ingresan al mismo tiempo de manera constante.

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4) MongoDB: Es una base de datos NoSQL que fue optimizada con el objetivo de trabajar con grandes grupos de datos que tienden a variar con cierta frecuencia, o que sencillamente son semiestructurados o inestructurados.

De esta forma, MongoDB se utiliza con frecuencia para almacenar datos de sistemas de gestión de contenidos, aplicaciones para móviles y más.

Por lo tanto, compañías como Bosch y Teléfonica emplean esta herramienta de Big Data.

En este sentido, es una base de datos que se encuentra orientada a documentos, por lo que guarda datos en documentos, no en registros.

Y posteriormente se encarga de almacenarlos en BSON, la cual consiste en una representación binaria de JSON.

5) Apache Spark: Consiste en un motor de procesamiento de datos de código abierto, siendo la velocidad de esta herramienta su aspecto más atractivo; esto debido a que ha sido considerada 100 veces más rápida en memoria o 10 veces más en disco que Hadoop MapReduce.

Asímismo, Spark cumple la función de analizar datos divididos en lotes y en tiempo real, permitiendo así la creación de un gran número de aplicaciones en lenguajes diferentes, tales como R, Scala, Java y Phyton.

En este sentido, Apache Spark es considerado el primer software open source que realiza la programación distribuida de forma realmente accesible para los científicos de datos.

6) Python: La ventaja más importante de esta herramienta Big Data es que sólo es necesario tener varios conocimientos mínimos en informática para dominarla bien, siendo por ello que ha resultado sumamente atractiva para una gran comunidad de usuarios, que además cuentan con la opción de crear sus propias librerías. Dado su fácil curvatura de aprendizaje, generalmente es la más utilizada cuando se realizan la mayoría de los cursos Big Data.

Pero no todos son puntos a favor, ya que también presenta un inconveniente, el cual es que resulta notablemente más lenta que el resto de sus competidoras.

7) Lenguaje R: Es un retorno y lenguaje de programación que está enfocado principalmente en el análisis estadístico, puesto que resulta sumamente similar al lenguaje matemático; aunque también es utilizado con mucha frecuencia para el análisis de Big Data.

Esta herramienta Big Data ha ganado una gran comunidad de usuarios, siendo esta una gran ventaja ante el extenso número de librerías disponibles.

Asímismo, R es utilizada con frecuencia por data miners y estadistas.

8) Apache Cassandra: Si estás en busca de alta disponibilidad y escalabilidad sin necesidad de comprometer el rendimiento, esta herramienta es tu mejor opción, ya que se trata de una base de datos NoSQL desarrollada por Facebook en sus inicios.

Entre sus usuarios más frecuentes se encuentran Reddit y Netflix.

9) Apache Drill: Es un framework open-source que ha sido diseñado con el fin de alcanzar una escalabilidad alta en servidores, así como para poder procesar petabytes de datos y millones de registros en muy poco tiempo.

Por lo tanto, con esta herramienta Big Data podrás trabajar en análisis interactivos de grupos de datos en gran escala.
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10) Apache Oozie: Consiste en un sistema de flujo de trabajo que te permitirá definir un amplio rango de trabajos programados o escritos, y en distintos lenguajes.

Asímismo, se encarga de vincular los diferentes trabajos, facilitándole a sus usuarios establecer relaciones de dependencia entre ellos.

11) MapReduce: Esta herramienta Big Data está dividida en dos términos clave: »Mapa» y »Reducir’‘; el primero hace referencia a la conversión de un dataset en otro conjunto de datos, en el momento de descomponerlos y crear pares de datos (es decir: clave/valor).

Por otro lado, el »reducir» se refiere a extraer los datos almacenados del »mapa» para combinar los diferentes pares clave/valor, convirtiéndolos en pares más pequeños.

En este sentido, MapReduce consiste en un motor computacional que te permitirá una escalabilidad sin igual a miles de servidores en un cluster Hadoop.

Por lo tanto, es otro framework alternativo que se encuentra dentro del ecosistema Hadoop enfocado en aplicaciones de procesamiento de datos.

12) Gridgain: Esta es una herramienta importante que podrá proporcionarte métodos dinámicos de almacenamiento de datos y computación, como por ejemplo, la agrupación dinámica, el balanceo de carga, la mensajería distribuida, el procesamiento MapReduce, la ejecución de cierre distribuido, la tolerancia a fallos e incluso escalabilidad lineal.

13) HPCC: Según sus siglas: »Clustering Computacional de Alto Rendimiento», ha ganado gran reconocimiento debido a que es capaz de ofrecer un rendimiento superior a Hadoop en entornos específicos.

Una de sus ventajas, es que esta herramienta Big Data es gratis, por lo tanto, se ha hecho con un apoyo activo de la comunidad alrededor del mundo.

14) Apache Hive: Se trata de una infraestructura datawarehouse para Hadoop, que a su vez facilita la gestión y consulta de grandes volúmenes de datos que se encuentran en almacenamiento distribuido.

De esta forma, la funcionalidad principal de Hive es brindarte consultas, análisis y resúmenes de datos, siendo compatible también con el análisis de grandes conjuntos de datos que residen en HDFS de Hadoop, e incluso en el sistema de archivos de Amazon S3.

Su principal ventaja es que ofrece un mecanismo que permite proyectar la estructura sobre los datos a fin de consultarlos empleando un lenguaje parecido a SQL que lleva por nombre HiveQL.

15) Apache Kafka: Consiste en un sistema de publicación distribuida que fue especialmente diseñado con el fin de permitir que sólo un grupo de datos represente la columna vertebral en una gran organización.

En este sentido, con un único broker de Kafka es posible controlar cientos de megabytes en escrituras y lecturas por cada segundo desde miles de clientes.

Asímismo, tiene la capacidad de ser ampliado de forma elástica y transparente en modo producción.

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Entre las empresas que han optado por Kafka como herramienta Big Data se encuentran Yahoo, Twitter, LinkedIn, Netflix, Spotify, Uber, Tumblr, Square, Pinterest, Goldman Sachs, Paypal, Mozilla, Foursquare, Box, Cisco, Airbnb y otras.

16) Apache Flume: Este consiste en un servicio fiable y distribuido sumamente útil para agregar, recoger y trasladar grandes conjuntos de datos de la forma más eficiente posible.

Esto puede lograrlo gracias a su arquitectura simple, aunque flexible que se basa en la transmisión de flujos de datos.

17) HCatalog: Esta es una gran herramienta para análisis de Big Data, pues consiste en un servicio centralizado de administración y uso compartido de metadatos destinados a Apache Hadoop.

De igual manera, brinda una visión unificada de todos los datos en los diferentes clústeres de Hadoop, permitiendo así que distintas herramientas tales como Hive y Pig, sean capaces de procesar cualquier elemento de datos.

Y lo más interesante es que podrá realizar el procesamiento de cualquier elemento de datos sin necesidad de conocer físicamente en qué espacio del clúster se encuentran almacenados.

18) Impala Apache: Es una herramienta Big Data que te proporcionará una plataforma unificada y familiar para realizar diversas consultas que se orienten a lotes o en tiempo real.

De esta manera, te brindará la posibilidad de hacer consultas SQL interactivas y veloces de forma directa en los datos de Apache Hadoop, almacenados en Hadoop Distributed File System (HDFS) o HBase.

Para esto utilizará los mismos metadatos, el controlador ODBC, la sintaxis SQL (Hive SQL) y la interfaz de usuario (Hue Beeswax) como Apache Hive.

19) JSON: Según sus siglas en inglés: »JavaScript Object Notation». Se trata de una herramienta Big Data altamente popular en todas aquellas soluciones que manejan REST-API para administración mediante interfaz navegador.

Es por ello que muchas de las bases de datos NoSQL en la actualidad prefieren almacenar datos en el formato JSON, ya que ha sido incluído entre los más fiables para los desarrolladores web.

20) Neo4j: Consiste en una base de datos de gráficos, que a su vez cuenta con amplias mejoras de rendimiento de hasta 1000 veces o más en comparación con bases de datos relacionales.

22) Pig: Este es un lenguaje que se basa en Hadoop y que fue desarrollado por Yahoo. Su mayor ventaja es lo sencillo que resulta aprender a manejarlo, siendo a su vez un lenguaje experto para los canales de datos demasiado extensos y profundos.

23) Tableu: En este caso nos encontramos ante una herramienta de visualización de datos que se enfoca principalmente en la inteligencia empresarial, brindando así una gran ventaja a las diferentes compañías.

En este sentido, con Tableu será posible crear gráficos de barras, diagramas de dispersión, mapas, etc; y lo más interesante es que para todo esto no tendrás necesidad de programar.

Y por si fuera poco, hace un tiempo decidieron lanzar al sector un conector web, el cual es perfecto para conectarse a una base de datos o API.

Por lo tanto, también tendrás a tu disposición la visualización de datos en tiempo real.

24) ZooKeeper: Es uno de los servicios esenciales dentro de la Controler Virtual Machine de Nutanix, por lo tanto, es capaz de proporcionar diferentes configuraciones centralizadas e incluso el registro de nombre de código abierto, estando dirigido también a grandes sistemas distribuidos.

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Conclusiones Finales

Cada día se agregan nuevas herramientas Big Data a lo que conocemos en la actualidad como procesamiento de Big Data, por lo que cada una de ellas puede facilitarte el trabajo según tus requerimientos.

En este sentido, lo ideal es que selecciones algunas de las que puedas dominar y aprendas de ellas conforme aprovechas sus beneficios, pues esto te permitirá aprovechar de manera óptima los datos que deseas procesar.

Recuerda que la información brindada con anterioridad es sólo una pincelada, pues aún queda mucho por experimentar y conocer ¡No esperes más y empieza ya!

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