Las 10 herramientas Big Data más importantes

¿Cuáles son las herramientas Big Data más utilizadas y mejor valoradas?

Big Data, Data Engineering o Data Science ya son términos asentados en las empresas, sin importar el sector en el que operen. Esto se debe a que más del 90% de los datos existenes se han creado en los últimos años. Por ello, los datos y las herramientas necesarias para extraerlos y tratarlos son fundamentales en la actualidad. Pero, ¿cuáles son las mejores herramientas Big Data?

Desde Afi Escuela de Finanzas hemos realizado una selección de las mejores y más utilizadas herramientas Big Data.

1. Python

Es uno de los lenguajes avanzados de programación más conocidos y utilizados en la actualidad. Esto se debe a que su usabilidad es bastante sencilla con respecto a otros lenguajes de programación. De hecho se trata de un software muy utilizado en el Big Data dada su gran facilildad para trabajar en el análisis de datos.

Pero, si algo hace único a Python es su condición de código abierto. Esto permite que sea una herramienta Big Data muy colaborativa, donde los propios usuarios que utilizan dicho software comparten sus usos mejorando la plataforma en beneficio de todos aquellos que hagan uso de Python.

El único inconveniente de esta herramienta Big Data es su baja rapidez en la ejecución. Pese a ello, suele ser un software que dispone de muchas funcionalidades para integrar tareas donde no hay cálculos pesados.

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2. LENGUAJE R

El lenguaje de programación en R es un entorno de software que se utiliza para el cálculo estadístico y gráfico. Se trata de la herramienta Big Data más utilizada por parte de los estadistas y profesionales del sector del dato como los quants o Big Data Analytics.

Al igual que sucede con Python, uno de los puntos más destacados del lenguaje de programación en R es su filosofía colaborativa, ya que cuenta con una licencia de código abierto (open-source). Esto permite que los usuarios puedan acceder a una gran cantidad de librerías creadas por la comunidad de R. Otro aspecto favorable es la herramienta RStudio, la cual ofrece un editor de sintaxis que apoya la ejecución de código, así como herramientas para el trazado, la depuración y la gestión del espacio de trabajo. 

Si bien es cierto que R es una de las herramientas Big Data más utilizada, es un software complejo de usar, ya que se parece más al lenguaje de las matemáticas que a otros lenguajes de programación. Pese a ello, R sigue destacando como una de las mejores herramientas Big Data que hay en el mercado.

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3. HADOOP

Otra de las herramientas Big Data más importantes es Hadoop. Esta herramienta, también con licencia de código abierto (open-source), es considerada como el framework estándar para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Además, esta herramienta se utiliza para analizar y procesar datos. Su importancia en el sector del Big Data es tal que empresas como Facebook o Yahoo hacen uso de ella.

Sus principales ventajas con respecto a otras herramientas Big Data similares son:

• Capacidad para almacenar y procesar grandes cantidades de cualquier tipo de datos al instante.
• Poder de cómputo que permite procesar Big Data a gran velocidad.
• Tolerancia a los fallos del hardware. Es decir, si falla un nodo los trabajos son redirigidos a otros modos para asegurarse de que no falle el procesamiento.
• Almacenamiento de copias de forma automática.
• Flexibilidad en el almacenamiento y procesamiento de datos.
• Bajo coste, dado su licencia de código abierto.
• Escalabilidad para hacer crecer los sistemas de datos.

A pesar de las múltiples ventajas que ofrece Hadoop su complejidad en el uso puede ser un inconveniente para todos aquellos que se quieran iniciar en las herramientas Big Data.

4. APACHE SPARK

Apache Spark es uno de los motores de procesamiento de datos más rápido del mercado. Al igual que las anteriores herramientas Big Data, también dispone de una licencia de código abierto, lo que permite que esté en constante mejor y ofrezca soluciones creadas por los propios usuarios de Spark. Generando así una comunidad que posibilita la solución de errores o integración de nuevos procesos.

Una de las grandes ventajas de Apache Spark es que acepta un gran abanico de lenguajes de programación. Por lo tanto, sus usuarios pueden programar utilizando distintos lenguajes como Java, Scala, Python o R.

Por último, otro de los aspectos a destacar de Apache Spark, es que su velocidad en memoria puede ser 100 veces más rápida que Hadoop MapRudec. Del mismo modo, en disco puede ser hasta 10 veces más rápido que MapReduce.

5. MONGODB

El éxito de MongoDB es su diferenciación con respecto al resto de las bases de datos relacionales. Y es que MongoDB es una base de datos focalizada en los documentos. Sin embargo, esta herramienta utilizada en el Big Data, almacena los datos en documentos y no en registros, como lo hacen el resto. Estos documentos son almacenados en un formato BSON, el cual es una representación binaria de JSON.

6. APACHE CASSANDRA

Apache Cassandra es uno de los softwares Big Data más utilizados. Se trata de una base de datos distribuida con la que se puede obtener un alto rendimiento en la entrada y salida de datos. Su usabilidad es bastante sencilla y además es fácil de escalar. Tolera fallos, a pesar de que se trata de una base de datos de alto rendimiento.

De este modo, Apache Cassandra es una solución brillante para muchos proyectos Big Data. Sin embargo, no es una herramienta adecuada para alojar un data warehouse convencional, es decir, Cassandra no es la mejor opción para el almacenaje de datos empresariales.

7. ELASTICSEARCH

Una de las grandes ventajas del Big Data no es solo recopilar un gran volumen de datos, sino que también ofrece la posibilidad de encontrar aquellos datos que necestamos en cada momento, así como poder procesarlos. En este aspecto, Elasticsearch es una de las herramientas Big Data más potentes para la búsqueda de grandes cantidades de datos. Además, se trata de un software que puede ser utilizado aún tratándose de datos complejos.

La funcionalidad más relevante de Elasticsearch es el permiso de indexación y análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos y hacer consulta sobre ellos. Uno de los ejmplos más utilizados son las consultas de texto completo. Y es que al estar los datos indexados los resultados que ofrece Elasticsearch son muy rápidos.

De este modo, con Elasticsearch se pueden realizar búsquedas de texto complejas, así como visualizar el estado de cada nodo. Otra ventaja es su facil escalabilidad en caso de que se necesitara más potencia.

8. APACHE STORM

Apache Storm es un de los softwares Big Data que mayor capacidad para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real ofrece. Esta herramienta Big Data permite procesar en vivo millones de mensajes por segundo. A diferencia de Hadoop, el cual procesa enormes cantidades de datos, pero con mayor lentitud, Apache Storm permite hacer el mismo proceso en tiempo real.

Esta herramienta Big Data es muy útil para monitorizar procesos. Por ejemplo, se puede hacer uso de Apache Storm para extraer información de redes sociales o fuentes de datos con una alta volatibilidad en sus datos. 

9. APACHE DRILL

En el Big Data la posibilidad de integrar herramientas bajo un mismo software es, en muchos casos, fundamental. En este aspecto destaca Apache Drill, un motor de consultas SQL que soporta una gran variedad de bases de datos y sistemas de archivo como:

• HBase
• MongoDB
• MapR-DB
• HDFS
• MapR-FS
• Amazon S3
• Azure Blob Storage
• Almacenamiento en Google
• Swift
• NAS
• Archivos locales

Además de su gran versatilidad en las bases de datos que soporta, Apache Drill permite unir datos de diversos almacenes bajo una misma misma interface como ODBC.

10. APACHE OOZIE

Apache Oozie es una herramienta de programación de Big Data que permite a los administradores del clúster diseñar transformaciones de datos complejas a partir de múltiples tareas de componentes. De este modo, el sistema de flujo de trabajo de Oozie permite gestionar los trabajos de Hadoop. 

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