Principales marcos de procesamiento de Big Data

Top Big Data Processing Frameworks

Los datos han pasado a ser parte esencial de nuestro mundo, que evoluciona hacia lo digital. “Big Data”, que cobró impulso a principios del año 2000, se refiere a las enormes cantidades de datos que están disponibles para los negocios. Big Data se define mediante las tres Vs de Doug Laney: Volumen, Velocidad y Variedad. La escala de estos datos es tan enorme que es casi imposible acceder a ellos y procesarlos a través de los medios tradicionales. Big Data Analytics es un término utilizado para describir conjuntos de datos de tal magnitud.

Un Marco de Big Data [Big Data Framework] es entonces una estructura empleada por los negocios para desarrollar y expandir los datos que extraen. Ofrece un enfoque organizado para el manejo de datos y las infraestructuras se adaptan a las necesidades de la organización (independientemente su uso de tecnología, especialización o herramientas). Facilita la consistencia a través de un modelo de referencia común y, gracias a su capacidad para aplicar el aprendizaje profundo, puede identificar las formas en que una organización puede evolucionar y desarrollarse con éxito a lo largo del tiempo.

En el fondo, la importancia de Big Data no radica en poseer grandes cantidades de información, sino más bien en cómo se utiliza la información para lograr beneficios económicos, ahorro de tiempo, desarrollo optimizado de productos y un enfoque más inteligente hacia procesos integrales y control de calidad. Big Data, acompañado de herramientas analíticas, permite a los negocios satisfacer necesidades comerciales específicas, por ejemplo, la capacidad de identificar posibles comportamientos fraudulentos o las causas fundamentales de fallas o defectos. Incluso tiene el poder de generar cupones basados en los hábitos de compra de los consumidores. Big Data es una herramienta comercial increíblemente poderosa, y una estructura facilita el funcionamiento de los datos.

Estructura de un marco de Big Data

La estructura de un Marco de Big Data combina seis capacidades principales, cada una de las cuales apuntala la integridad estructural del conjunto. Este enfoque integral del proceso de estructuración de un Marco de Big Data garantiza una distribución uniforme de la atención a cada elemento. Estas seis capacidades principales son:

● Estrategia de Big Data

● Arquitectura de Big Data

● Algoritmos de Big Data

● Procesos de Big Data

● Funciones de Big Data

● Inteligencia Artificial (IA)

Marcos en función de las necesidades de los proyectos

Si bien un marco es adaptable, es importante identificar el mejor enfoque para satisfacer las necesidades comerciales. Si bien esto no significa necesariamente que un marco funcionará, dos o más servirán de buena base. Estos son los más populares:

Hadoop

El marco Hadoop es fácil de usar y tiene la capacidad de almacenar y distribuir conjuntos de datos a gran escala en tiempo real. Originalmente fue diseñado para una escalabilidad a masiva. Es rentable, rápido (a través de su exclusivo método de almacenamiento tipo módulo) y flexible. Es un marco de procesamiento por lotes de código abierto y opera bajo la premisa de que el hardware fallará. Es eficaz por su capacidad para proporcionar un área de almacenamiento masivo para distintos conjuntos de datos, ofreciendo la potencia de procesamiento necesaria para manejar tareas simultáneamente.

Apache Spark

El marco Apache Spark es más un híbrido. Si bien es similar en su enfoque de almacenamiento de datos, también es la plataforma SQL líder en procesamiento por lotes, procesamiento de transmisiones y aprendizaje automático (el aprendizaje automático es uno de los atributos principales de Spark). Puede distribuir conjuntos de datos de distintos tamaños a través de una red de múltiples computadoras por sí solo o junto con herramientas de distribución alternativas, y a la velocidad de un rayo. Su capacidad para aprovechar el aprendizaje automático y ser operativo desde una sola máquina hace que Spark sea un marco igualmente eficaz.

Apache Storm

Otro ejemplo de un marco de procesamiento por lotes de código abierto, pero que ofrece procesamiento continuo en tiempo real. Apache Storm es versátil en cuanto a la forma en que puede ser utilizado con cualquier lenguaje de programación. También es un marco que transforma datos utilizando un modelo de topología; desmitifica operaciones pequeñas y discretas convirtiéndolas en datos utilizables. En lugar del procesamiento por lotes, Apache Storm ofrece un enfoque de flujo ilimitado y confiable para el procesamiento de datos. Fácil de configurar y operar, la nueva tolerancia a fallas, la reactividad de alta velocidad y la escalabilidad son ventajas adicionales de Apache Storm.

Samza

Al igual que Storm, Samza genera y procesa datos en tiempo real. Por tanto, a través del cómputo y la salida continuos (a diferencia del procesamiento por lotes), proporciona un marco para aplicaciones con monitoreo, tolerancia a fallas y gestión de recursos. Este marco multifuncional ofrece procesamiento de flujo distribuido con alteración limitada de los flujos originales. También es increíblemente ágil al trabajar en conjunto con marcos alternativos.

Flink

Flink podría considerarse el perfecto marco “todoterreno” como un híbrido de procesamiento por lotes de código abierto que se adapta tanto a los procesos de procesamiento continuo como a las tareas de procesamiento por lotes. Escrito en Java y Scala, Flink ofrece a los usuarios la capacidad de fusionar el procesamiento de datos por lotes y el continuo. El marco Flink permite a los usuarios crear programas escritos en Java, Scala, Python y SQL. El modelo de procesamiento continuo empleado por Flink incluye flujos inalterables, la capacidad de superponer funciones operativas (para crear otros flujos), fuentes como puntos de entrada de flujos y sumideros, como un área para que los flujos puedan ir por fuera del sistema. Esto facilita a los usuarios un alto rendimiento y tolerancia a fallas. El inconveniente de Flink es que no ofrece un sistema de almacenamiento dedicado, sin embargo, el lado positivo es su compatibilidad con Hadoop.

Identifique el marco de Big Data que mejor se adapte a su negocio

Si bien cada marco presenta una solución fantástica a ciertas necesidades, a menudo tiene más sentido usar dos o más en conjunto. De esta manera, aprovechará las ventajas que ofrecen los distintos marcos de Big Data. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los costos asociados varían en función de los diferentes marcos. Asegúrese de que el utilizado se adapte a los objetivos del negocio. Incluso, podría ser una buena inversión de tiempo probar con un par de marcos para ver cuál encaja mejor. En cualquier caso, el(los) marco(s) de Big Data que implemente un negocio debe considerarse una inversión para todos los posibles retornos que garantice.