Descripción: Hadoop Streaming es una utilidad que permite a los usuarios crear y ejecutar trabajos MapReduce utilizando cualquier ejecutable o script como el mapeador y/o reductor. Esta flexibilidad es fundamental, ya que permite a los desarrolladores trabajar en el lenguaje de programación que prefieran, ya sea Python, Ruby, Perl, o cualquier otro, sin estar limitados a Java, que es el lenguaje nativo de Hadoop. Hadoop Streaming facilita la integración de herramientas y scripts existentes en el ecosistema de procesamiento de datos de Hadoop, lo que lo convierte en una opción atractiva para aquellos que buscan aprovechar la potencia de Hadoop sin tener que reescribir su código en Java. Además, permite la manipulación de flujos de datos en tiempo real, lo que es esencial para aplicaciones que requieren procesamiento inmediato. La capacidad de utilizar scripts personalizados también permite a los usuarios implementar algoritmos específicos y optimizaciones que pueden no estar disponibles en las implementaciones estándar de MapReduce. En resumen, Hadoop Streaming es una herramienta poderosa que amplía las capacidades de Hadoop, permitiendo a los usuarios ejecutar trabajos de procesamiento de datos de manera más versátil y eficiente.
Historia: Hadoop Streaming fue introducido como parte del ecosistema Hadoop en 2008, junto con la versión 0.18.0 de Hadoop. Desde su lanzamiento, ha evolucionado para incluir mejoras en la facilidad de uso y la compatibilidad con diferentes lenguajes de programación. A lo largo de los años, se ha convertido en una herramienta esencial para muchos desarrolladores que buscan integrar sus scripts y herramientas existentes en el marco de trabajo de Hadoop.
Usos: Hadoop Streaming se utiliza principalmente para procesar grandes volúmenes de datos en entornos de Big Data. Permite a los usuarios ejecutar trabajos MapReduce utilizando scripts en lenguajes como Python o Ruby, lo que facilita la implementación de algoritmos personalizados y la manipulación de datos. Es comúnmente utilizado en análisis de datos, procesamiento de logs, y en la creación de pipelines de datos en arquitecturas de Data Lakes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Hadoop Streaming es el uso de un script en Python para analizar registros de acceso a un servidor web. Los datos de los registros se pueden procesar en paralelo utilizando Hadoop, y el script puede extraer información relevante, como las direcciones IP más frecuentes o los errores 404. Otro caso es el procesamiento de datos de redes sociales, donde se pueden utilizar scripts para analizar tweets y extraer tendencias o sentimientos.
