A medida que los volúmenes de datos crecen, las empresas necesitan formas de almacenar, procesar y analizar sus datos de manera efectiva. Los sistemas de bases de datos tradicionales a menudo tienen dificultades con los grandes datos, lo que hace que Hadoop sea una solución popular.
Hadoop maneja conjuntos de datos masivos distribuyéndolos en un clúster de hardware. Esto permite que Hadoop procese datos en paralelo, proporcionando escalabilidad y rentabilidad para el análisis de grandes datos. La capacidad de Hadoop para manejar datos no estructurados, como feeds de redes sociales y datos de sensores, lo hace útil para muchas industrias. Right People Group puede ayudarle a encontrar un consultor o desarrollador de Hadoop para asistir en la migración o construcción de proyectos utilizando esta tecnología.
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Hadoop es un marco de software de código abierto escrito en Java para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos a través de clústeres de hardware. Hadoop está construido sobre dos componentes principales: el Sistema de Archivos Distribuidos de Hadoop (HDFS) y el modelo de programación Hadoop MapReduce.
HDFS proporciona un sistema de archivos distribuido que almacena datos en múltiples nodos en un clúster de Hadoop, asegurando la tolerancia a fallos y la redundancia de datos. MapReduce es un modelo de programación que procesa datos en paralelo a través del clúster, permitiendo un cálculo eficiente en grandes conjuntos de datos.
Hadoop se utiliza a menudo para big data y es utilizado por organizaciones de todos los tamaños para analizar volúmenes masivos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Su capacidad para escalar horizontalmente añadiendo más nodos al clúster lo convierte en una buena solución para manejar conjuntos de datos en crecimiento.
Contacto Vicente Campos-Guereta Díez
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Jesús González Álvarez, Product Manager, Schneider Electric