Características avanzadas del ecosistema de Hadoop

En un mundo en el que las organizaciones confían en la toma de decisiones rápida y informada, existen grandes análisis de datos para extraer información significativa de grandes cantidades de información. Desempeña un papel importante en todos los campos desde la salud y la economía a la banca, así como en el gobierno; siguen surgiendo nuevas oportunidades y desafíos para hacer frente a cantidades masivas de datos. El Ecosistema Apache Hadoop, con sus componentes de código abierto, está diseñado para responder a estas necesidades: almacenar, procesar, evaluar, analizar y extraer datos. A diferencia de los sistemas tradicionales, Hadoop maneja varios tipos de cargas de trabajo consistentes en diferentes tipos de datos, con un procesamiento paralelo masivo utilizando hardware estándar del sector.

Hadoop almacena datos en el sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS), que está diseñado para ejecutarse en hardware estándar. HDFS es muy tolerante a errores, proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de aplicación y es adecuado para aplicaciones que tienen conjuntos de datos grandes. Este curso ilustra cómo se pueden almacenar diferentes tipos de datos en HDFS y cómo procesarlo utilizando los diversos componentes del ecosistema Hadoop. Los marcos de computación en clúster como MapReduce han sido ampliamente adoptados para la analítica de datos a gran escala. Los conjuntos de datos distribuidos (RDD) resilientes permiten una reutilización eficiente de los datos en una amplia gama de aplicaciones. Las RDD son estructuras de datos paralelas tolerantes a errores que permiten a los usuarios persistir explícitamente los resultados intermedios en la memoria, controlar su particionamiento para optimizar la colocación de datos y manipularlos utilizando un conjunto de operadores rico.

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