Descripción: Un clúster Hadoop es un conjunto de computadoras que trabajan juntas para ejecutar aplicaciones de Hadoop, un marco de trabajo de código abierto diseñado para el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Este sistema se basa en la arquitectura de procesamiento distribuido, donde múltiples nodos colaboran para realizar tareas de manera eficiente y escalable. Cada nodo en el clúster puede ser un servidor independiente que contribuye a la capacidad total del sistema, permitiendo así el manejo de datos masivos que no podrían ser procesados por una sola máquina. Los clústeres Hadoop son fundamentales para la creación de Data Lakes, donde se almacenan datos en su forma bruta y se pueden analizar posteriormente. La flexibilidad y la capacidad de escalar horizontalmente son características clave de estos clústeres, lo que permite a las organizaciones adaptarse a sus necesidades cambiantes de datos. Además, la redundancia y la tolerancia a fallos son esenciales, ya que el sistema puede continuar funcionando incluso si uno o varios nodos fallan, garantizando la disponibilidad de los datos y la continuidad del procesamiento.
Historia: Hadoop fue creado por Doug Cutting y Mike Cafarella en 2005, inspirado en el trabajo de Google sobre MapReduce y el sistema de archivos distribuido GFS. Desde su lanzamiento, Hadoop ha evolucionado significativamente, convirtiéndose en un estándar de facto para el procesamiento de grandes datos. La creación de clústeres Hadoop se popularizó a medida que las empresas comenzaron a reconocer la necesidad de manejar grandes volúmenes de datos generados por la digitalización y el crecimiento de Internet.
Usos: Los clústeres Hadoop se utilizan principalmente para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, análisis de datos en tiempo real, almacenamiento de datos no estructurados y la creación de Data Lakes. Son ampliamente utilizados en sectores como finanzas, salud, comercio electrónico y redes sociales para realizar análisis predictivos, minería de datos y procesamiento de registros.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de un clúster Hadoop es el análisis de datos de clientes en tiempo real en una plataforma de comercio electrónico, donde se recopilan y procesan datos de navegación y compras para personalizar la experiencia del usuario. Otro ejemplo es el uso de clústeres Hadoop en el sector de la salud para analizar grandes volúmenes de datos clínicos y mejorar los resultados de los pacientes.
