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Ciencia y Tecnología

Las herramientas big data más conocidas

Equipo de Expertos en Ciencia y Tecnología

A medida que vamos avanzando en la era de las nuevas tecnologías muchos son los conceptos que se han ido asentando en este sector y que a día de hoy son prácticamente imprescindibles para nosotros. En este sentido, uno de los términos que ha cobrado un mayor protagonismo es el del Big Data, que se refiere al almacenamiento de una gran cantidad de datos que posteriormente son procesados para que obtengamos una información útil y de calidad para nuestra empresa. Pero esto no trabaja por sí solo, sino que para llevar a cabo todos estos procesos se utilizan diferentes herramientas que nos ofrecen diversos servicios para que podamos obtener todos los datos que necesitamos. A continuación, vamos a explicar algunas de las herramientas Big Data más conocidas que suelen utilizar las empresas en la actualidad.

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Hadoop

No podríamos hablar de Big Data sin la herramienta Hadoop, puesto que es la más habitual a la hora de procesar datos. Este es precisamente el principal servicio que nos ofrece esta herramienta, teniendo en cuenta que Hadoop es capaz de gestionar grandes volúmenes de datos que posteriormente nos serán de gran utilidad. De igual modo, también se utiliza mucho esta herramienta para analizar datos. Lo cierto es que Hadoop es muy habitual entre las grandes compañías internacionales, de hecho marcas tan famosas como Yahoo o Facebook la utilizan continuamente para obtener información de primera calidad.  

Python

Además de Hadoop, otra de las herramientas principales dentro del sector es Python. En este caso se basa en un lenguaje más avanzado de programación, con la ventaja de que no es una herramienta que esté dirigida solo para profesionales, ya que cualquier usuario que tenga unas mínimas nociones de informática puede usarla perfectamente. Resulta una herramienta muy eficiente precisamente por este motivo, dado que alrededor de ella se crea una gran comunidad de usuarios que pueden construir un gran número de librerías. La única desventaja que podemos mencionar de Python es que el proceso de ejecución es algo más lento que otras herramientas similares. Por este motivo se suele utilizar habitualmente para procesar datos que no conlleven a grandes cálculos.  

Elasticsearch

Otra de las herramientas Big Data más conocidas es Elasticsearch, tratándose de un programa que nos facilita el procesamiento de datos a gran escala, pero con la particularidad de que este proceso se lleva a cabo en tiempo real. Podríamos decir que Elasticsearch tiene un funcionamiento similar a Hadoop, aunque la gestión de la información es mucho más eficaz debido a que todo ello lo hace al instante en riguroso tiempo real. Si bien esta herramienta se utiliza para llevar a cabo un gran número de acciones, principalmente es de gran utilidad para buscar grandes textos que tienen dificultad de lectura o incluso para conocer el estado en el que se presentan los nodos.  

Apache Storm

La cuarta herramienta de Big Data de la que vamos a hablarte es Apache Storm, también muy conocida porque al igual que le ocurre a Elasticsearch, a través de este sistema se pueden procesar un gran número de datos en tiempo real. En este caso, lo que se analiza más bien son los flujos constantes de información y lo cierto es que esta herramienta tiene una rápida ejecución, de ahí su popularidad. Resulta tan útil que Apache Storm es capaz de procesar millones de datos en cuestión de pocos segundos. En relación a esta herramienta, las empresas suelen utilizarla para obtener toda la información relevante que se gestiona en las redes sociales, al igual que también se usa para conocer cómo lo usuarios están utilizando los servicios que ofrece la propia compañía.  

Lenguaje R

Para finalizar este artículo comentaremos la herramienta Lenguaje R que, tal y como su nombre indica hace referencia a un tipo de lenguaje de programación. Aunque en realidad este lenguaje se asemeja bastante al matemático, motivo por el cual se saca provecho a esta herramienta para cálculos estadísticos y para el análisis de los gráficos. De cualquier modo, Lenguaje R es muy útil para crear un gran número de librerías y gracias a este sistema también tenemos disponibles otras herramientas complementarias de gran calidad que lo complementan en todos los aspectos del día a día.  

 

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