Descripción: La Computación Distribuida de Hadoop es un modelo que permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos en múltiples máquinas dentro de un clúster de Hadoop. Este enfoque se basa en la idea de dividir tareas complejas en subtareas más pequeñas que pueden ser ejecutadas simultáneamente en diferentes nodos, lo que optimiza el uso de recursos y acelera el procesamiento. Hadoop, que se fundamenta en el sistema de archivos distribuido HDFS (Hadoop Distributed File System), permite almacenar datos de manera eficiente y accesible. Las características principales de este modelo incluyen la escalabilidad, ya que se pueden añadir más nodos al clúster según sea necesario, y la tolerancia a fallos, que asegura que el sistema continúe funcionando incluso si uno o varios nodos fallan. Además, Hadoop utiliza un modelo de programación conocido como MapReduce, que facilita el procesamiento paralelo de datos. Este enfoque no solo mejora la eficiencia, sino que también permite a las organizaciones manejar grandes conjuntos de datos que serían difíciles de procesar en sistemas monolíticos tradicionales. En resumen, la Computación Distribuida de Hadoop representa una solución poderosa para el análisis de datos a gran escala, permitiendo a las empresas extraer valor de sus datos de manera más efectiva y rápida.
Historia: Hadoop fue creado en 2005 por Doug Cutting y Mike Cafarella como un proyecto de código abierto inspirado en el trabajo de Google sobre MapReduce y el sistema de archivos distribuido. Desde su lanzamiento, ha evolucionado significativamente, convirtiéndose en una de las plataformas más utilizadas para el procesamiento de grandes datos en la industria. En 2011, la Fundación Apache asumió el control del proyecto, lo que impulsó su desarrollo y adopción a nivel global.
Usos: Hadoop se utiliza principalmente en el análisis de grandes volúmenes de datos, como en la minería de datos, análisis de registros, procesamiento de datos en tiempo real y almacenamiento de datos. También es común en aplicaciones de aprendizaje automático y análisis predictivo, donde se requiere procesar y analizar grandes conjuntos de datos para obtener información valiosa.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Hadoop es su uso por parte de empresas como Yahoo! y Facebook, que utilizan la plataforma para procesar y analizar grandes cantidades de datos generados por sus usuarios. Otro caso es el de Netflix, que emplea Hadoop para mejorar sus recomendaciones de contenido a través del análisis de datos de visualización.
