Big Data

5 herramientas para procesar datos que se utilizan en Big Data

Son muchas las herramientas que se usan en Big Data para procesar los enormes volúmenes de datos con los que se trabajan. ¡Te hablamos de cinco!

Por Redacción España, el 11/09/2019

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Los lenguajes y los sistemas de almacenamiento y procesamiento que se utilizan en Big Data están cada vez más estandarizados y se han convertido en una apuesta segura para empresas de todo el mundo. Te hablamos de cinco herramientas que se utilizan en el procesamiento de datos.


1. La increíble velocidad de Spark

Spark está estrechamente relacionado con la Apache Software Foundation, una organización creada para dar soporte  a proyectos de software que se encuadran bajo la denominación de Apache, que incluye entre los más destacados HTTP Apache.

Se trata de un framework computacional en clúster de código abierto, es decir, un sistema que permite a cualquier usuario usar su código de forma libre. De esta forma podrá crear versiones para resolver problemas específicos.

La característica más destacable de esta herramienta es su velocidad a la hora de orquestar, distribuir y monitorizar aplicaciones, 100 veces más rápida que otros sistemas. En el año 2014 consiguió superar a Hadoop al clasificar 100 petabytes en poco más de 20 minutos.

Una de las ventajas de Spark frente a otros sistemas es la posibilidad de trabajar con datos más o menos estructurados en función de las necesidades del usuario (RDDs, dataframes, datasets, etcétera). También es muy útil para el machine learning o aprendizaje automático.

Además, al formar parte del proyecto Apache, es capaz de integrarse y trabajar en conjunto con otras herramientas como Hadoop HDFS y otras variantes (Cassandra o Kafka), el sistema S3 de Amazon, MongoDB, etcétera.


2. La versión in streaming de Spark

programador

Apache Spark también tiene una versión in streaming, que surge a consecuencia del cambio de paradigma que sufre la ciencia de datos constantemente. Esta versión permite orquestar de forma escalable, con alto rendimiento y mayor tolerancia a los fallos.

Spark Streaming fue diseñado y desarrollado en la ciudad de Berkeley, como un proyecto de Universidad de California efectuado por la empresa Databricks, encargada de dar soporte y tolerancia a los fallos.

A grandes rasgos, la API core de Spark funciona de la siguiente manera: toma un flujo de datos continuo y lo convierte en un flujo discreto (DStream), formando paquetes de datos (RDDs). Una vez efectuado, Apache Spark se encargará de procesarlo.


3. Apache Kafka, escalabilidad y alto rendimiento

Kafka es un sistema de intermediación de mensajes “publish/subscribe” de código abierto basado en una arquitectura P2P (Peer to Peer) que permite publicar, almacenar y procesar flujos de registros y suscribirse a ellos en tiempo real.

Esta herramienta comenzó como un sistema interno de LinkedIn para manejar la gran cantidad de mensajes que se producían en su plataforma diariamente. Actualmente, es una solución open source de transmisión de datos adaptable a cualquier necesidad empresarial.

Se caracteriza por su alto rendimiento, ya que es capaz de manejar millones de datos por segundo, y por su adaptabilidad a diversos escenarios, como el comercio electrónico, IOT y las redes sociales, donde los datos aumentan progresivamente y de manera exponencial y son capaces de saturar una aplicación.

Son muchas las empresas que utilizan Kafka para el desarrollo de sus operaciones y cada una pertenece a sectores completamente dispares. Desde plataformas in streaming (Netflix), pasarelas de pago (PayPal), empresas destinadas al transporte de pasajeros (Uber) a aplicaciones multiplataforma destinadas a la reproducción de música vía streaming (Spotify).


4. Apache Storm, una tormenta de datos

Apache Storm es una herramienta open source de Big Data diseñada para procesar flujos constantes de datos, que además puede utilizarse con cualquier tipo de lenguaje de programación.

En su momento Storm se usó en BackType, un servicio de análisis de redes sociales SaaS, y permitía centrarse en los comentarios de los blogs, dando la opción a los usuarios de buscarlos por tema o autor.

Está pensado para procesar un gran volumen de datos en tiempo real, ya que una de sus características principales es su alta latencia. Es capaz de procesar millones de registros por segundo.

Storm se compone principalmente de dos apartados. El primero, denominado Spout, está encargado de la ingesta del flujo de datos de entrada (por ejemplo, Storm es el encargado de conectar con el API de Twitter y recolectar los datos). El segundo se conoce como Bolt, un apartado destinado al procesamiento/trasformación de los datos.

De cara a las empresas, las ventajas principales que podrían destacarse son: monetizar los datos, obtener cuadros de mando operativos, proveer a la empresa de un sistema de análisis de su seguridad cibernética, detectar amenazas, etcétera.


5. Flink, un sistema de baja latencia

En sus inicios, Flink comenzó como un proyecto de investigación desarrollado en la Universidad de Berlín conocido como “Stratosphere: Information Management on the Cloud”. Con el tiempo, esta aplicación se estandarizó y actualmente está a la altura de otros sistemas como por ejemplo MapReduce o Spark.

Apache Flink es una herramienta open source encargada del procesamiento en tiempo real de datos escalables. Una de sus características principales es la baja latencia, es decir, la posibilidad de obtener datos en apenas unos segundos.

Apache Flink, además, destaca por:

  • Su consistencia para la obtención de resultados correctos en caso de error.
  • La tolerancia a fallos gracias a sus sistemas de snapshots distribuidos.
  • Ser un sistema de ventanas de streaming muy flexible.
  • Ser una herramienta que permite colaborar con APIs multilenguaje, como por ejemplo Python o Java.
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