¡Bienvenido a tu artículo sobre lo esencial para saber acerca del sistema distribuído hadoop! Hadoop se ha convertido rápidamente como una herramienta fundamental dentro del mundo de las Tecnologías Informáticas (TI). Es un software libre que permite almacenar y procesar grandes cantidades de datos en sistemas distribuidos. En este artículo, te proporcionaremos información detallada sobre lo siguiente:
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¿CÓMO SE IMPLEMENTA EL SISTEMA DISTRIBUIDO DE hadoop?
– Para qué sirve hadoop?
– Cómo se implementa el sistema distribuido hadop y mucho más!
¿CÓMO SE IMPLEMENTA EL SISTEMA DISTRIBUIDO DE hadoop?
Hadoop fue creado por Doug Cutting en enero de 2016. Es un proyecto open source que proporciona una plataforma para almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos distribuidos a lo largo del sistema informático. El nombre Hadoop se deriva de los nombres de dos elefantes personajes en el libro «Las Aventuras De Un Elefante» por Dr Seuss: Harry (H) e Donald Cutting, hijo y padre respectivamente.
El proyecto hadoop consta actualmente de tres componentes principales que se ejecuten juntos para proporcionar una solución completa a la gestión del flujo masivo de datos en sistemas distribuidas : 1- Hadoop Distributed File System (HDFS), el sistema de archivos distribuido; y dos, MapReduce – un paradigma computacional que permite dividir los problemas informáticos grandes para hacerlos más fáciles.
Para qué sirve hadoop? El propósito principal del proyecto Hadoop es proporcionar una solución abierta e innovadora a la gestión de datos en sistemas distribuidas, permitiendo que las empresas y organizaciones analizar grandes cantidades de información para obtener insights valiosos.
Como se implementa el sistema distribuido hadoop? El proyecto Hadoop consta actualmente tres componentes principales: 1-HDFS (Distributed File System), un sistemas de archivos distribuidas; y dos, MapReduce -un paradigma computacional que permite dividir los problemas informáticos grandes para hacerlos más fáciles.
El sistema Hadoop se implementa en una topología maestro/esclavo donde hay varios nodos (servidores) esclavos conectados a un único nodo de trabajo principal o JobTracker, que es el encargado del control y la coordinación de los trabajos MapReduce.
El sistema Hadoop se implementa en una topología maestro/esclavo donde hay varios nodos (servidores) esclavos conectados a un único nodo de trabajo principal o JobTracker, que es el encargado del control y la coordinación de los trabajos MapReduce. El sistema Hadoop se implementa en una topología maestro/esclavo donde hay varios nodos (servidores) esclavos conectados a un único nodo de trabajo principal o JobTracker, que es el encargado del control y la coordinación de los trabajos MapReduce.
Cómo se implementa Hadoop en su campo tecnológico? El sistema hadoop está diseñada para ser altamente scalable (capaz de expandirse rápidamente) a medida que aumentan las necesidades del usuario, ya sea por el crecimiento orgánico o la adquisición.
El sistema Hadoop se implementa en una topología maestro/esclavo donde hay varios nodos esclavos conectados al nodo de trabajo principal JobTracker, que es responsable para controlar y coordinar los trabajos MapReduce. El flujo del proceso tiene lugar a través de las siguientes etapas:
1- La tarea se envía por el usuario o un programa automatizado (por ejemplo, Apache Hadoop Ozone) al JobTracker en el nodo maestro que lo recibe y registra la misma. 2 – El Trabajo del Administrador asigna una parte de trabajo a cada esclavo disponible para procesar datos según su capacidad actualmente registrada con él por medio del Registrado de Tareas (TaskTracker).
3- Cualquier cambio en el estado o la disponibilidad se registra automáticamente al Job Tracker. 4 – El trabajo completo es realizado y los resultados son enviadas a un directorio específico por cada esclavo que trabaja con ellos, luego de lo cual envían una notificación del resultado final en el nodo maestro o JobTracker
5- Los datos se almacenan utilizando Hadoop Distributed File System (HDFS) y MapReduce es usado para procesar los mismos. 6 – El sistema entrega resultados de análisis a través del administrador que envía la tarea, el cual puede ser visualizado por medio de herramientas como Hadoop Query Engine o Apache Pig
¿CÓMO SE IMPLEMENTA EL SISTEMA DISTRIBUIDO DE hadoop?
El sistema se implementa en una topología maestro/esclavo donde hay varios nodos esclavos conectados al nodo de trabajo principal JobTracker, que es responsable para controlar y coordinar los trabajos MapReduce.
El flujo del proceso tiene lugar a través las siguientes etapas: 1- La tarea se envía por el usuario o un programa automatizado (por ejemplo Apache Hadoop Ozone) al JobTracker en nodo maestro que lo recibe y registra la misma; 2 – El Trabajo del Administrador asigna una parte de trabajo a cada esclavo disponible para procesar datos según su capacidad actualmente registrada con él por medio Registrado de Tareas (TaskTracker); 3- Cualquier cambio en el estado o la disponibilidad se registra automáticamente al Job Tracker; 4 – El trabajo completo es realizado y los resultados son enviadas a un directorio específico por cada esclavo que trabaja con ellos, luego de lo cual envían una notificación del resultado final en el nodo maestro o JobTracker.
Los datos se almacenan utilizando Hadoop Distributed File System (HDFS) y MapReduce es usado para procesar los mismos; 6 – El sistema entrega resultados de análisis a través del administrador que envía la tarea, el cual puede ser visualizado por medio herramientas como Hadoop Query Engine o Apache Pig.
CONCLUSIÓN: En este artículo hemos cubierto las bases esenciales sobre lo que es hadoop y cómo se implementa en su campo tecnológico para proporcionar una solución abierta e innovadora a la gestión de datos distribuidos, permitiendo así el análisis masivo del flujo informático. Conozcas más acerca de este sistema distribuidas que está revolucionando los campos TI y big data!