¿Cuánto sabes sobre Hadoop?

Resumen de proyectos relacionados con Hadoop: HDFS, Mahout, Pig y Hive

1. El espacio de nombres HDFS es almacenado por el NameNode y utiliza el registro de transacciones EditLog para grabar persistentemente cada cambio que se produce en los metadatos del sistema.

2. Los DataNode almacenan los archivos HDFS en su sistema de archivos local y utilizan el Blockreport para enviar un informe al NameNode sobre los bloques de datos HDFS que corresponden a cada archivo local.

3. Todos los protocolos de comunicación HDFS se colocan en capas en la parte superior del protocolo TCP/IP.

4. HDFS se puede acceder desde las aplicaciones de muchas maneras diferentes, incluyendo una API Java, un navegador HTTP, el protocolo WebDAV y un interfaz de línea de comandos shell llamado FS.

5. Mahout es un proyecto de Apache para producir implementaciones gratuitas de algoritmos de aprendizaje basados en máquinas distribuidas, centrado en áreas de filtrado colaborativo, clustering, clasificación, etc.

6. Mahout proporciona librerías Java para matemáticas comunes (algebra lineal y estadística), métodos y tipos de datos primitivos de Java.

7. Pig es un lenguaje procedimental de alto nivel que permite la consulta de grandes conjuntos de datos semiestructurados utilizando Hadoop y la plataforma MapReduce.

8. Pig Latin es un lenguaje de flujos de datos en paralelo similar a SQL y utiliza operadores relacionales para efectuar diversas operaciones sobre los datos que se están analizando.

9. Pig ofrece ventajas como el uso de operadores relacionales como JOIN, FILTER, GROUP BY, etc., que en MapReduce resultan de costosa implementación.

10. Hive es un sistema de almacenamiento de datos de Hadoop que facilita el resumen de datos fácilmente, consultas ad-hoc, y el análisis de grandes conjuntos de datos almacenados en los sistemas de archivos compatibles con Hadoop.

11. Hive define un lenguaje simple de consulta similar a SQL, llamado QL, que permite a los usuarios familiarizados con SQL, consultar los datos de una manera similar.

12. Hive proporciona una capa de SQL en la parte superior de Hadoop y traduce las consultas SQL a trabajos MapReduce, al igual que Pig.Introducción a Apache Hadoop y sus principales componentes

13. Apache Hadoop es un framework de software de código abierto utilizado para el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos.

14. Hadoop se compone de cuatro principales componentes: Hadoop Distributed File System (HDFS), MapReduce, YARN y Common.

15. HDFS es un sistema de archivos distribuido que almacena grandes cantidades de datos en clústeres de servidores.

16. MapReduce es un modelo de programación utilizado para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo.

17. YARN es un subproyecto de Hadoop que separa la gestión de recursos de los componentes de procesamiento y permite la ejecución de varias aplicaciones en Hadoop.

18. Hive y Pig Latin son lenguajes de programación utilizados para interactuar con los datos almacenados en Hadoop.

19. Zookeeper es un servicio de coordinación de alto rendimiento utilizado para la coordinación de elementos en aplicaciones distribuidas.

20. Apache Storm es un sistema distribuido de computación en tiempo real utilizado para el procesamiento de mensajes y la actualización de bases de datos.

21. Ambari es una herramienta basada en web utilizada para el aprovisionamiento, administración y seguimiento de clústeres Apache Hadoop.

22. Hadoop es utilizado por empresas de todo el mundo, incluyendo Facebook, Yahoo!, IBM y Amazon.

23. Hadoop es una tecnología en constante evolución, con nuevas herramientas y componentes que se desarrollan continuamente.

24. Hadoop es una herramienta valiosa para el análisis de grandes cantidades de datos y puede ser utilizado en una variedad de industrias, incluyendo la banca, la salud y el comercio electrónico.Resumen de mejoras en Hadoop 3.0

25. Hadoop es una plataforma open source para procesamiento de grandes cantidades de datos distribuidos en un cluster.

26. La versión 3.0 incluye mejoras en la plataforma como federación de HDFS, YARN y HDFS.

27. La federación de HDFS permite tener múltiples NameNodes en un cluster, mejorando la escalabilidad y disponibilidad.

28. YARN es el gestor de recursos en Hadoop, permitiendo la ejecución de aplicaciones distribuidas.

29. YARN incluye el componente ResourceManager que se encarga de asignar recursos a las aplicaciones y el componente NodeManager que ejecuta las tareas en cada nodo del cluster.

30. La versión 3.0 de YARN incluye mejoras en la escalabilidad y eficiencia del ResourceManager y en la seguridad de la plataforma.

31. HDFS es el sistema de archivos distribuido en Hadoop, también incluido en la versión 3.0.

32. HDFS permite el almacenamiento de grandes cantidades de datos en un cluster de nodos.

33. La versión 3.0 de HDFS incluye mejoras en la escalabilidad y eficiencia, permitiendo un mayor rendimiento en la lectura y escritura de datos.

34. En Hadoop, el procesamiento de datos se realiza mediante MapReduce, una técnica que divide el trabajo en tareas individuales y las distribuye en los nodos del cluster.

35. Cada tarea de MapReduce se ejecuta en un container, que representa los recursos disponibles en cada nodo del cluster.

36. En resumen, Hadoop 3.0 incluye mejoras en la escalabilidad, eficiencia y seguridad de la plataforma, permitiendo el procesamiento de grandes cantidades de datos de manera distribuida en un cluster de nodos.