Las 3 mejores alternativas de Hadoop a considerar para la migración

Esta tecnología fundamental de almacenamiento y procesamiento de big data es un proyecto de alto nivel de Apache Software Foundation.

De forma predeterminada, la instalación de Hadoop en un clúster requiere máquinas preconfiguradas, la instalación manual de paquetes y muchos otros movimientos. Sin embargo, la documentación suele estar incompleta o simplemente desactualizada. A medida que la tecnología evoluciona, las empresas buscan alternativas al “elefante”, cuya popularidad está empezando a perder.

Hadoop ha pasado por diferentes fases, desde que primero fue innovador y valioso hasta que ahora alcanza una meseta de productividad.

En este artículo, discutiremos y qué otras opciones están disponibles que podrían reemplazarlo.

Hadoop no es solo Hadoop

Hadoop Ecosystem es un conjunto de herramientas y servicios que se pueden utilizar para procesar grandes conjuntos de datos. Consta de cuatro componentes principales: HDFS, MapReduce, YARN y Hadoop Common. Estos componentes funcionan juntos para proporcionar funciones como almacenamiento, análisis y mantenimiento de datos.

Un ecosistema de Hadoop se compone de los siguientes elementos:

• HDFS: sistema de archivos distribuido de Hadoop
• YARN: Otro negociador de recursos
• MapReduce: Procesamiento de datos basado en programación
• Spark: procesamiento de datos en memoria
• PIG, HIVE: procesamiento de servicios de datos basado en consultas
• HBase: base de datos NoSQL
• Mahout, Spark MLLib: bibliotecas de algoritmos de aprendizaje automático
• Solar, Lucene: búsqueda e indexación
• Zookeeper: administración de clústeres
• Oozie: programación de trabajos

  
  

El ecosistema de Hadoop también incluye varios otros componentes además de los enumerados anteriormente.

¿Por qué está cayendo Hadoop?

Google Trends revela que Hadoop fue el más buscado de 2014 a 2017. Después de este período, la cantidad de búsquedas comenzó a disminuir. Esta disminución no es sorprendente debido a varios factores que sugieren su eventual caída de popularidad.

Nuevas demandas del mercado para tecnologías emergentes y análisis de datos

Hadoop se creó para satisfacer la necesidad de almacenamiento de big data. Hoy en día, la gente quiere más de los sistemas de gestión de datos, como un análisis más rápido, almacenamiento y computación por separado, y capacidades de IA/ML para inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Hadoop ofrece soporte limitado para el análisis de big data en comparación con otras tecnologías emergentes como Redis, Elastisearch y ClickHouse. Estas tecnologías se han vuelto cada vez más populares por su capacidad para analizar grandes cantidades de datos.

Proveedores y servicios en la nube de rápido crecimiento

La computación en la nube ha avanzado rápidamente en la última década, superando a las empresas de software tradicionales como IBM y HP. En los primeros días, los proveedores de la nube usaban Infraestructura como servicio (IaaS) para implementar Hadoop en AWS EMR, que afirmaba ser el clúster de Hadoop más utilizado del mundo. Con los servicios en la nube, los usuarios pueden activar o desactivar fácilmente un clúster en cualquier momento y, al mismo tiempo, aprovechar el servicio seguro de copia de seguridad de datos.

Además, los proveedores de la nube brindan una variedad de servicios para crear un ecosistema general para escenarios de big data. Estos incluyen AWS S3 para un almacenamiento rentable, Amazon DynamoDB para un acceso rápido a datos clave-valor y Athena como un servicio de consulta sin servidor para analizar big data.

Complejidad creciente del ecosistema Hadoop

El ecosistema de Hadoop se está volviendo cada vez más complejo debido a la afluencia de nuevas tecnologías y proveedores de nube, lo que dificulta que los usuarios utilicen todos sus componentes. Una alternativa es usar bloques de construcción; sin embargo, esto agrega una capa extra de complejidad.

La imagen de arriba demuestra que al menos trece componentes se usan con frecuencia en Hadoop, lo que dificulta su aprendizaje y administración.

¿Cuáles son las alternativas?

La industria de la tecnología se está adaptando a los problemas que plantea Hadoop, como la complejidad y la falta de procesamiento en tiempo real. Han surgido otras soluciones que tienen como objetivo abordar estos problemas. Estas alternativas ofrecen diferentes opciones dependiendo de si necesita una infraestructura local o en la nube.

Google Big Query

es una plataforma diseñada para ayudar a los usuarios a analizar grandes cantidades de datos sin preocuparse por la administración de la base de datos o la infraestructura. Permite a los usuarios usar SQL y utiliza Google Storage para el análisis interactivo de datos.

No tiene que invertir en hardware adicional para manejar grandes cantidades de datos. Sus algoritmos ayudan a descubrir patrones de comportamiento de los usuarios en los datos que serían difíciles de identificar a través de informes estándar.

BigQuery es una poderosa alternativa a Hadoop porque se integra a la perfección con MapReduce. Google agrega continuamente funciones y actualiza BigQuery para brindar a los usuarios una experiencia de análisis de datos excepcional. Han facilitado la importación de conjuntos de datos personalizados y su uso con servicios como Google Analytics.

chispa apache

es un motor computacional popular y potente que se utiliza para los datos de Hadoop. Es una actualización de Hadoop, que brinda mayor velocidad y admite varias aplicaciones que se pueden usar.

Spark es una herramienta que se puede aplicar independientemente de Hadoop y se ha vuelto cada vez más popular con fines analíticos. Es más práctico que Hadoop, por lo que es una buena opción para muchas empresas. IBM y otras empresas lo han adoptado debido a su flexibilidad y capacidad para trabajar con diferentes fuentes de datos.

Spark es una plataforma de código abierto que permite un rápido procesamiento de datos en tiempo real, hasta 100 veces más rápido que MapReduce de Hadoop. Se puede ejecutar en varias plataformas, como Apache Mesos, EC2 y Hadoop, ya sea desde una nube o un clúster dedicado. Esto lo hace muy adecuado para aplicaciones basadas en aprendizaje automático.

Copo de nieve

es un servicio basado en la nube que proporciona servicios de datos como almacenamiento, ingeniería, ciencia y desarrollo de aplicaciones. También permite compartir y consumir de forma segura datos en tiempo real.

Un almacén de datos en la nube puede brindarle los beneficios de almacenar y administrar sus datos en la nube. Si bien Hadoop es una excelente herramienta para analizar grandes cantidades de datos, puede ser un desafío configurarlo y usarlo. Además, no ofrece todas las características típicamente asociadas con un almacén de datos.

Snowflake puede reducir la dificultad y el costo de implementar Hadoop en las instalaciones o en la nube. Elimina la necesidad de Hadoop, ya que no requiere hardware, aprovisionamiento de software, certificación de software de distribución ni esfuerzos de configuración.

¿Cuándo considerar alternativas a Hadoop?

Hadoop es una de las muchas soluciones de big data que existen. A medida que crece el tamaño, la complejidad y el volumen de los datos, las empresas exploran alternativas que pueden ofrecer beneficios de rendimiento, escalabilidad y costos. Al tomar estas decisiones, es esencial considerar los casos de uso, los presupuestos y los objetivos específicos de la organización antes de seleccionar una solución de big data.

Puede haber mejores opciones que migrar fuera de Hadoop en muchos casos. Muchos clientes han invertido mucho en la plataforma, lo que hace que sea demasiado costoso migrar y probar una nueva. Por lo tanto, la plataforma no puede ser abandonada. Sin embargo, se deben tener en cuenta las alternativas para los nuevos casos de uso y los componentes de la solución de big data.

Para resumir

No existe una mejor alternativa a Hadoop porque Hadoop nunca fue solo una cosa. En lugar de creer las afirmaciones de que Hadoop está desactualizado, piense en lo que necesita de la tecnología y qué partes no cumplen con sus requisitos.

En última instancia, la decisión de quedarse con Hadoop o pasar a otra solución de big data debe basarse en el caso de uso y las necesidades particulares de la organización. Es esencial considerar los beneficios de costo, escalabilidad y rendimiento que pueden proporcionar las diferentes tecnologías.

Con una evaluación e investigación cuidadosas, las empresas pueden tomar una decisión informada que satisfaga mejor sus necesidades.