Você sabe o que é Hadoop? Uma das principais ferramentas de Big Data, esse framework de código aberto permite o gerenciamento de grandes volumes de dados de forma eficiente e econômica. Com o uso de tecnologias de distribuição e processamento em cluster, ela pode lidar com a diversidade de formatos e volumes de informações.
Além disso, o Apache Hadoop possibilita a análise de dados em tempo real, bem como inclui insights valiosos para sua empresa.
Então, neste guia, vamos explorar alguns dos benefícios do Hadoop para que você possa entender por que ele se tornou uma ferramenta popular entre as empresas de todos os tamanhos. Boa leitura!
O que é o Hadoop?
O Hadoop é um framework de código aberto desenvolvido em Java, projetado para gerenciar de maneira eficiente o armazenamento e o processamento distribuído de grandes volumes de dados. Assim, ele facilita a execução de tarefas de big data em clusters de computadores, utilizando modelos de programação simples.
O Apache Hadoop foi criado por Douglas “Doug” Cutting em 2008 e projetado para ser escalável, confiável e tolerante a falhas.
O sistema é baseado em duas tecnologias principais: o Hadoop Distributed File System (HDFS) para o armazenamento de dados e o MapReduce para processamento distribuído.
Ainda mais, a arquitetura do Hadoop torna possível o processamento de dados de diversas fontes e formatos, como dados estruturados e não estruturados. Além de arquivos de texto, bancos de dados, log files, entre outros.
Dessa forma, ele se tornou uma ferramenta importante para empresas de diversos setores. Pois permite a análise e extração de insights valiosos a partir de grandes volumes de dados.
Qual é a importância do Hadoop?
Além de entender o que é Hadoop, é preciso entender que sua arquitetura open-source oferece diversas vantagens que tornam o gerenciamento de grandes volumes de dados mais eficiente, flexível e acessível.
Abaixo, destacamos os pontos que tornam o Hadoop importante para sua empresa. Confira!
- Armazenamento e processamento de grandes volumes de dados: capaz de lidar com qualquer tipo de dado rapidamente, o Hadoop é essencial em um cenário onde os volumes e tipos de dados crescem continuamente, impulsionados por mídias sociais e Internet das Coisas (IoT);
- Poder computacional: seu modelo de processamento processa grandes volumes de dados de forma ágil. Quanto mais nós computacionais forem adicionados, maior será o poder de processamento;
- Tolerância a falhas: o Hadoop protege aplicações e processamento de dados contra falhas de hardware. Em caso de queda de um nó, as tarefas são redirecionadas automaticamente para outros nós, enquanto múltiplas cópias dos dados são mantidas;
- Flexibilidade: diferentemente de bancos de dados relacionais tradicionais, o Hadoop permite armazenar dados de qualquer tipo, sem necessidade de pré-processamento. Isso inclui dados não estruturados, como texto, imagens e vídeos;
- Custo reduzido: por ser uma estrutura open-source, é gratuita e utiliza hardwares comuns, o que reduz significativamente os custos de armazenamento e processamento de dados;
- Escalabilidade: é fácil expandir o sistema para lidar com volumes maiores de dados, bastando adicionar mais nós ao cluster, sem exigir grande esforço de administração.
Como ele funciona?
O Hadoop é uma estrutura de software que permite processar, armazenar e analisar grandes quantidades de dados. Assim, ele funciona em um ambiente distribuído, no qual os dados são divididos em pequenos pedaços e processados entre vários computadores, chamados de nós, em cluster.
Ainda mais, o sistema de arquivos do Hadoop (HDFS) é projetado para armazenar grandes arquivos na forma de blocos e replicar esses blocos em vários nós para alcançar redundância e tolerância a falhas.
Dessa forma, o Hadoop usa o MapReduce para processar os dados, que é uma técnica de programação que permite dividir o trabalho em tarefas menores e executá-las em paralelo. Ademais, ele é escalável e eficiente, o que possibilita que as organizações processem grandes quantidades de dados com rapidez.
Quais são os principais módulos Hadoop?
O Hadoop é composto por quatro módulos principais que trabalham em conjunto para formar seu ecossistema robusto e eficiente.
A seguir, confira cada um deles capazes de formar o que é Hadoop atualmente:
Hadoop Distributed File System (HDFS)
O HDFS é o sistema de arquivos distribuído do Hadoop, projetado para operar em hardware padrão ou de baixo custo. Ele permite armazenar grandes volumes de dados com alta tolerância a falhas e melhor throughput do que sistemas de arquivos tradicionais.
Além disso, o HDFS elimina a necessidade de esquemas pré-definidos, o que facilita o acesso aos dados diretamente do armazenamento local, bem como reduz a latência da rede.
Yet Another Resource Negotiator (YARN)
YARN é o módulo responsável pelo gerenciamento de recursos no cluster Hadoop. Ele monitora os nós, agenda trabalhos e aloca recursos de computação para os aplicativos dos usuários. Assim, garante que as tarefas sejam distribuídas e processadas de forma eficiente em todo o sistema.
MapReduce
Esse módulo oferece um modelo de programação para processamento paralelo de grandes volumes de dados. No MapReduce, conjuntos de dados são divididos em subconjuntos, que são processados simultaneamente por diferentes nós do cluster.
Após o processamento, os resultados são combinados em um conjunto menor e mais gerenciável, ideal para análise.
Hadoop Common
O módulo inclui as bibliotecas e utilitários necessários para o funcionamento dos demais módulos do Hadoop. Ele fornece a base para o sistema e compartilha recursos entre os componentes do framework.
Além desses módulos principais, o ecossistema Hadoop se expande continuamente. Isso porque incorpora ferramentas como Apache Pig, Apache Hive, Apache Spark, e outras que ampliam suas capacidades de armazenamento, processamento e análise de Big Data.
Hadoop no mercado atual
O Hadoop, que originalmente foi criado para buscar informações entre páginas da web e retornar resultados relevantes, agora está sendo visto por muitas organizações como sua próxima grande plataforma de dados. Entre os usos mais populares atualmente estão:
Armazenamento e arquivamento de dados de baixo custo
Com o baixo custo de hardwares comuns, o Hadoop é ideal para armazenar e combinar dados de diversas fontes, como:
- transações;
- mídias sociais;
- sensores;
- máquinas;
- dados científicos;
- fluxos de cliques.
Esse armazenamento acessível permite manter informações que podem não ser essenciais no momento, mas serão analisadas futuramente.
Sandbox para descobertas e análises
Projetado para lidar com grandes volumes de dados em diferentes formatos e tamanhos, o Hadoop executa algoritmos analíticos de maneira eficiente. Ele ajuda as organizações a operar de forma inteligente, descobrir novas oportunidades e alcançar vantagens competitivas.
Ainda, o conceito de Sandbox oferece uma plataforma para inovação com custos iniciais reduzidos.
Data lakes
Os data lakes armazenam dados em seu formato original, e oferecem uma visão bruta para analistas e cientistas de dados explorarem e realizarem análises avançadas. Isso possibilita criar perguntas complexas ou inéditas sem restrições.
Contudo, os data lakes não substituem os bancos de dados. Sua gestão e segurança são responsabilidades importantes para as equipes de TI, que podem usar técnicas de data federation para organizar os dados de forma lógica.
Complementação de bancos de dados
O Hadoop está cada vez mais integrado a ambientes de data warehouse, com certos conjuntos de dados sendo transferidos de bancos tradicionais para o Hadoop ou novos tipos de dados indo diretamente para ele.
O objetivo é construir a plataforma ideal para armazenar e processar diferentes tipos de dados e suportar usos variados que podem ser integrados de maneira eficiente.
Hadoop na Internet das Coisas (IoT)
Na IoT, dispositivos conectados geram um enorme volume de dados. O Hadoop, com sua capacidade de armazenar e processar grandes quantidades de informações, é frequentemente usado como o banco de dados para milhões ou bilhões de transações.
Ele funciona como um sandbox, e identifica padrões que podem ser monitorados e usados para gerar instruções prescritivas.
À medida que novos dados são adicionados, o Hadoop ajusta continuamente esses padrões, bem como assegura análises precisas e ações informadas.
Qual sua relação com o Cloud Computing e o Big Data?
Como já vimos, o Hadoop é um framework de processamento de big data distribuído que permite armazenar grandes volumes de dados em clusters de servidores em nuvem. Além de possibilitar o processamento paralelo desses dados em alta velocidade.
Ademais, o uso da ferramenta é largamente aplicada em ambientes de Big Data, voltados para processamentos massivos de dados, análise e interpretação de informações. O que inclui atividades voltadas para a engenharia de dados, processos de ingestão, transformações e sumarizações de dados, que suportam o processamento em tempo real. Desse modo, permite que as empresas possam extrair insights valiosos a partir dos dados coletados.
Assim, o Hadoop é uma ferramenta essencial para uma estratégia de negócios com base em dados em grandes organizações e empresas com volumes gigantescos de informações para análise.
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Agora você já sabe o que é Hadoop e como ele tem se destacado como uma excelente opção para resolver os desafios trazidos pelo Big Data. Sua capacidade de processar grandes quantidades de dados em alta velocidade e deixá-los à disposição para análise é fundamental para muitas empresas no mundo todo.
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