Explicación de la arquitectura de Hadoop: Componentes básicos y cómo funcionan

Apache Hadoop, a menudo llamado simplemente Hadoop, es un potente marco de código abierto creado para procesar y almacenar conjuntos de datos masivos distribuyéndolos en clusters de hardware asequible y básico. Su punto fuerte es la escalabilidad y la flexibilidad, que le permiten trabajar con datos estructurados y no estructurados.

En este post, repasaré los componentes clave de Hadoop: cómo almacena, procesa y gestiona datos a escala. Al final, tendrás una idea clara de cómo encaja esta tecnología fundacional en los ecosistemas de big data.

Visión general del ecosistema Hadoop

Hadoop no es una herramienta única. Es un ecosistema que incluye múltiples módulos que trabajan juntos para gestionar el almacenamiento de datos, el procesamiento y la coordinación de recursos.

Módulos principales de Hadoop

Hadoop consta de cuatro módulos fundacionales:

• HDFS (Sistema de Archivos Distribuidos Hadoop): Un sistema de almacenamiento distribuido que divide los archivos en bloques y los distribuye por un clúster.
• MapReduce: Un modelo de programación para procesar datos en paralelo a través de nodos.
• YARN (Otro Negociador de Recursos): Gestiona los recursos y programa los trabajos en el clúster.
• Hadoop Común: Un conjunto de bibliotecas y utilidades compartidas que sirven de apoyo a otros módulos.

Estos módulos trabajan juntos para crear un entorno informático distribuido capaz de manejar petabytes de datos.

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Papel de Hadoop en big data

El papel principal de Hadoop reside en su capacidad para abordar un reto fundamentalen elprocesamiento de big data, a saber, la escalabilidad.

Los sistemas tradicionales suelen tener dificultades con conjuntos de datos que superan la capacidad de una sola máquina, tanto en almacenamiento como en computación. Hadoop resuelve esto distribuyendo los datos entre muchos nodos y ejecutando los cálculos en paralelo. 

Así, Hadoop puede procesar terabytes o incluso petabytes de datos de forma eficiente. Más allá de su escalabilidad, Hadoop también tiene una profunda tolerancia a los fallos mediante la replicación de datos y permite a las organizaciones construir infraestructuras de datos rentables utilizando hardware básico.

Características principales de Hadoop

Ya hemos hablado del papel y la estructura de Hadoop, ahora veamos algunos de los atributos más valiosos de Hadoop. Entre ellas están:

• El almacenamiento y procesamiento distribuidos le permiten almacenar conjuntos de datos extremadamente grandes y consultarlos.
• Escalabilidad horizontal sin necesidad de máquinas de gama alta.
• Optimización de la localidad de los datos, trasladando la computación al lugar donde residen los datos.
• Resistencia al fallo mediante la replicación y la reejecución de tareas.

Estas características hacen que Hadoop sea muy adecuado para el procesamiento de datos por lotes, el análisis de registros y las canalizaciones ETL. Hadoop es un caso clásico studio de computación distribuida, donde la computación se produce a través de múltiples nodos para aumentar la eficiencia y la escala.

Ahora, veamos en detalle cada uno de los módulos principales de Hadoop.

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Sistema de Archivos Distribuidos Hadoop (HDFS)

De los cuatro componentes principales, HDFS es el sistema de almacenamiento principal de Hadoop. Está diseñado para almacenar de forma fiable las enormes cantidades de datos en un clúster de máquinas de las que hemos hablado antes. Su arquitectura está preparada para este tipo de acceso a grandes conjuntos de datos y está optimizada para la tolerancia a fallos, la escalabilidad y la localidad de los datos.

Arquitectura y componentes

La arquitectura HDFS gira en torno a un modelo maestro-esclavo. En la parte superior se encuentra el NodoNombre, que gestiona los metadatos, es decir, el árbol de directorios del sistema de archivos y la información sobre la ubicación de cada archivo. No almacena los datos reales.

Los Nodos de Datos son los caballos de batalla. Gestionan el almacenamiento conectado a los nodos y atienden las peticiones de lectura/escritura de los clientes. Cada Nodo de Datos informa regularmente al Nodo de Nombre con un latido e informes de bloque para garantizar un seguimiento coherente del estado.

Por último, HDFS incluye un Nodo de Nombre Secundario, que no debe confundirse con un nodo de conmutación por error. En su lugar, comprueba periódicamente los metadatos de NameNode para reducir el tiempo de inicio y la sobrecarga de memoria.

La arquitectura HDFS. Fuente de la imagene: Documentación sobre Apache Hadoop

Cómo se almacenan los datos en HDFS

Cuando se escribe un archivo en HDFS, se divide en bloques detamaño fijo de 64 MB. A continuación, cada bloque se distribuye entre distintos Nodos de Datos. Esta estrategia de distribución favorece el paralelismo en el acceso a los datos y aumenta la tolerancia a los fallos.

Los datos en HDFS no se almacenan una sola vez. Cada bloque se replica (por defecto son tres copias) y se distribuye por el clúster. Durante una operación de lectura, el sistema extrae los datos de la réplica disponible más cercana para maximizar el rendimiento y minimizar la latencia. Las escrituras van primero a una réplica y luego se propagan a las demás, garantizando la durabilidad sin cuellos de botella inmediatos.

Este diseño a nivel de bloque también permite a HDFS escalar horizontalmente. Se pueden añadir nuevos nodos al clúster, y el sistema reequilibrará los datos para utilizar la capacidad adicional.

Para compararlo con otros formatos de big data, exploracómo Apache Parquetoptimiza el almacenamiento columnar para cargas de trabajo analíticas.

Tolerancia a fallos en HDFS

HDFS está construido pensando en el fracaso. En los grandes sistemas distribuidos, los fallos de los nodos son esperables, no excepcionales. HDFS garantiza la disponibilidad de los datos mediante su mecanismo de replicación. Si un Nodo de Datos se cae, el Nodo de Nombre detecta el fallo mediante latidos perdidos y programa la replicación de los bloques perdidos a los nodos sanos.

Además, el sistema supervisa constantemente el estado de los bloques e inicia la replicación cuando es necesario. La estrategia de almacenamiento redundante, combinada con la supervisión proactiva, garantiza que ningún punto de fallo pueda comprometer la integridad de los datos o el acceso a ellos.

Marco MapReduce

El siguiente es el motor de procesamiento de Hadoop, MapReduce. Permite el cálculo distribuido en grandes conjuntos de datos, dividiendo las tareas en operaciones más pequeñas e independientes que pueden ejecutarse en paralelo. 

El modelo simplifica las transformaciones complejas de datos y es especialmente adecuado para el procesamiento por lotes en un entorno distribuido.

Visión general de MapReduce

MapReduce sigue un modelo de programación en dos fases: la fase Mapa y Reducir fases.

Durante la fase de Mapa, el conjunto de datos de entrada se divide en trozos más pequeños, y cada trozo se procesa para producir pares clave-valor. Estos resultados intermedios se barajan y ordenan antes de pasar a la fase Reducir, donde se agregan o transforman en salidas finales.

Este modelo es muy eficaz para tareas como contar frecuencias de palabras, filtrar registros o unir conjuntos de datos a escala. 

Los programadores implementan la lógica personalizada a través de las funciones map() y reduce(), que el marco orquesta en todo el clúster.

Flujo de ejecución de un trabajo MapReduce

Cuando se envía un trabajo MapReduce, los datos de entrada se dividen primero en bloques. A continuación, un JobTracker (o ResourceManager en las versiones compatibles con YARN) coordina la distribución de estos bloques entre los TaskTrackers o NodeManagers disponibles.

Las tareas Mapa se ejecutan en paralelo a través de los nodos, leyendo las divisiones de entrada y emitiendo pares clave-valor intermedios. A continuación, estas parejas se barajan y clasifican automáticamente. Una vez completada esta fase, comienzan las tareas de Reducción, que extraen los datos agrupados y aplican la lógica de agregación para producir el resultado final.

El proceso garantiza la localidad de los datos asignando tareas cerca de donde residen los datos, minimizando la congestión de la red y mejorando el rendimiento. Los fallos en las tareas se detectan y reasignan automáticamente, contribuyendo a la resiliencia del sistema.

Ventajas y limitaciones de MapReduce

MapReduce ofrece varias ventajas claras:

• Excelente paralelismo para el procesamiento por lotes a gran escala
• Escalabilidad en miles de nodos
• Fuerte tolerancia a fallos mediante la reejecución de tareas y el checkpointing

Pero también tiene sus contrapartidas:

• El modelo tiene mucha latencia, por lo que es menos ideal para el procesamiento en tiempo real
• Escribir trabajos MapReduce personalizados puede ser un gran esfuerzo y difícil de depurar
• Carece de la interactividad y flexibilidad de herramientas más recientes como Apache Spark.

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YARN: Otro negociador de recursos

YARN sirve como capa de gestión de recursos de Hadoop. Separa la programación de trabajos y la asignación de recursos del modelo de procesamiento, ayudando a Hadoop a soportar múltiples motores de procesamiento de datos más allá de MapReduce.

Papel en la arquitectura Hadoop

YARN actúa como plataforma central para gestionar los recursos informáticos de todo el clúster. Asigna los recursos disponibles del sistema a varias aplicaciones y coordina la ejecución. Esta separación de intereses ayuda a Hadoop a escalar eficientemente y abre la puerta a la compatibilidad con otros marcos como Apache Spark, Hive y Tez.

Componentes clave de YARN

YARN introduce tres componentes:

1. Gestor de recursos: El demonio maestro (programa en segundo plano) que gestiona todos los recursos y programa las aplicaciones.
2. Gestor de nodos: Un agente por nodo que supervisa el uso de los recursos e informa al Gestor de Recursos.
3. ApplicationMaster: Una operación específica del trabajo que utiliza recursos del Gestor de Recursos y coordina la ejecución con los Gestores de Nodos.

Cada aplicación (como un trabajo MapReduce) tiene su propio ApplicationMaster, lo que permite un mejor aislamiento de fallos y seguimiento del trabajo.

Proceso de gestión de recursos YARN

El flujo comienza cuando un usuario envía un trabajo. El Gestor de Recursos acepta el trabajo y asigna un contenedor para iniciar la AplicaciónMaster. A partir de ahí, el ApplicationMaster solicita más contenedores para ejecutar tareas, en función de la carga de trabajo actual y de la disponibilidad.

Los NodeManagers lanzan y gestionan estos contenedores, que ejecutan tareas individuales. A lo largo del ciclo de vida del trabajo, el ResourceManager y el ApplicationMaster se encargan de la supervisión, la recuperación de fallos y los informes de finalización. Se trata de un proceso de cinco pasos. 

1. Presentación del trabajo: Un usuario envía un trabajo al cluster.
2. Asignación inicial de contenedores: El Gestor de Recursos acepta el trabajo y asigna un contenedor para lanzar la AplicaciónMaster.
3. Solicitud de tarea: El ApplicationMaster solicita contenedores adicionales para ejecutar tareas específicas, en función de la carga de trabajo y los recursos disponibles.
4. Ejecución de la tarea: Los NodeManagers lanzan y gestionan estos contenedores, que realizan las tareas.
5. Gestión del ciclo de vida: El ResourceManager y el ApplicationMaster trabajan juntos para supervisar el progreso del trabajo, gestionar los fallos y confirmar la finalización de la tarea.A lo largo del ciclo de vida del trabajo, el ResourceManager y el ApplicationMaster se encargan de la supervisión, la recuperación de fallos y los informes de finalización.

Hadoop Común y Utilidades

El pegamento que une todos los componentes de Hadoop es Hadoop Common. Es una colección de bibliotecas, archivos de configuración y utilidades que necesitan todos los módulos.

Qué es Hadoop Común

Hadoop Common proporciona el código base y las herramientas que permiten que HDFS, YARN y MapReduce se comuniquen y coordinen. Esto incluye bibliotecas Java, clientes del sistema de archivos y API utilizadas en todo el ecosistema.

También garantiza la coherencia y compatibilidad entre módulos, permitiendo a los programadores construir sobre un conjunto compartido de primitivas.

Importancia de la configuración y las herramientas

Una configuración adecuada de Hadoop es fundamental. Hadoop Common alberga archivos de configuración como core-site.xml, que definen comportamientos por defecto como URIs del sistema de archivos y ajustes de E/S.

Las herramientas de línea de comandos y los scripts incluidos en Hadoop Common permiten realizar tareas como iniciar servicios, comprobar el estado de los nodos y gestionar trabajos. Los administradores de sistemas y programadores confían en la mayoría de estas herramientas para las operaciones cotidianas del clúster.

Aplicaciones reales de Hadoop

Si utiliza conjuntos de datos masivos, procesamiento distribuido o análisis por lotes, es probable que se utilice Hadoop. Más concretamente, Hadoop se utiliza en diversos sectores para procesar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados. Su diseño distribuido y su flexibilidad de código abierto lo hacen versátil para tareas con gran cantidad de datos.

Industrias que aprovechan Hadoop

Las organizaciones financieras, sanitarias, de telecomunicaciones, de comercio electrónico y de medios sociales utilizan Hadoop habitualmente. Ayuda a los bancos a detectar el fraude en tiempo real, respalda la investigación genómica en la sanidad y habilita motores de recomendación en el comercio minorista en línea.

Ejemplos de casos prácticos

• Procesamiento de registros: Agregando y analizando datos de registro de servidores y aplicaciones.
• Sistemas de recomendación: Construir modelos que sugieran contenidos o productos.
• Detección del fraude: Identificar patrones de comportamiento sospechoso en las transacciones.

Estos escenarios se benefician de la capacidad de Hadoop para manejar grandes conjuntos de datos con tolerancia a fallos y paralelismo.

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Integración con otras herramientas

Hadoop rara vez funciona de forma aislada y puede integrarse con cientos de programas accesorios. Dependiendo de tus preferencias y entorno de codificación, podrías emparejar Hadoop con:

• Colmena: Para consultas tipo SQL
• Apache Pig: Para programar flujos de datos complejos
• Spark: Para análisis en memoria y en tiempo real
• HBase: Para un acceso rápido y aleatorio de lectura/escritura a grandes conjuntos de datos

Conclusión

Aunque Hadoop ya no sea la palabra de moda que era, sigue siendo una tecnología fundamental en el panorama de los grandes datos. Comprender Hadoop sigue siendo increíblemente valioso para cualquier profesional de los datos que trabaje con sistemas a gran escala. Sus componentes principales -HDFS para el almacenamiento, MapReduce para el procesamiento, YARN para la gestión de recursos y Hadoop Common para las utilidades esenciales- siguen dando forma a cómo se diseñan y escalan los flujos de trabajo de datos.

Antes de lanzarte a la implantación u optimización, tómate tu tiempo para comprender cómo se distribuyen y configuran los datos dentro de un clúster Hadoop. Ese conocimiento simplifica la resolución de problemas y el ajuste del rendimiento, y allana el camino para integrar potentes herramientas como Apache Spark y Hive para análisis más sofisticados.

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• Fundamentos de Big Data con PySpark
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