El "Hadoop" es un marco de software de código abierto diseñado para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, desde gigabytes hasta petabytes, de manera eficiente. Fue desarrollado por Apache Software Foundation y utiliza un modelo de computación distribuida que permite trabajar con clústeres de múltiples computadoras, cada una con capacidades locales de almacenamiento y procesamiento.
Esto significa que Apache Hadoop permite el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos (Big Data) a través de clústeres de computadoras comunes (commodity hardware). En lugar de depender de una única supercomputadora muy costosa para procesar información masiva, Hadoop permite conectar múltiples computadoras económicas para que trabajen juntas como si fueran un solo sistema potente y flexible.
¿Cómo funciona Hadoop? Este programa divide los datos en fragmentos y los distribuye entre distintos nodos del clúster. Un clúster (traducido al español, significa "agrupación o "conglomerado" y se trata de una forma de integrar a una o más computadoras para que trabajen de manera simultánea en una determinada acción. Aquí cada nodo procesa los datos localmente, lo que minimiza la transferencia de datos y mejora la eficiencia. HDFS gestiona el almacenamiento, mientras que MapReduce se encarga del procesamiento paralelo. YARN coordina los recursos y las tareas.
HDFS (Hadoop Distributed File System): es la capa de almacenamiento. Divide los archivos grandes en bloques más pequeños y los distribuye entre las diferentes máquinas del clúster, manteniendo copias de respaldo para garantizar que los datos no se pierdan si una computadora falla.
YARN (Yet Another Resource Negotiator): es el administrador de recursos del clúster. Se encarga de gestionar el uso de la memoria y la capacidad de procesamiento, asignando tareas a los distintos nodos disponibles.
MapReduce: es el modelo de programación y motor de procesamiento. Y finalmente está el Hadoop Common, que es el conjunto de bibliotecas y utilidades necesarias para que los otros módulos funcionen correctamente.
Hadoop se utiliza ampliamente en Big Data para análisis de datos, almacenamiento masivo, creación de lagos de datos, aprendizaje automático y gestión de riesgos. También es empleado en sectores como marketing, finanzas y ciencia de datos.
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