Descripción: El streaming en Hadoop se refiere a un método que permite el procesamiento de flujos de datos en tiempo real, facilitando la ingestión y análisis de grandes volúmenes de datos que llegan de manera continua. A diferencia del procesamiento por lotes, donde los datos se recopilan y se procesan en intervalos específicos, el streaming permite que los datos sean procesados a medida que se generan. Esto es especialmente útil en aplicaciones donde la inmediatez es crucial, como en la monitorización de sistemas, análisis de redes sociales o detección de fraudes. Hadoop, como un marco de trabajo de código abierto para el procesamiento de grandes conjuntos de datos, integra herramientas como Apache Kafka y Apache Flink, que son fundamentales para el manejo de datos en tiempo real. Las características principales del streaming en Hadoop incluyen la capacidad de escalar horizontalmente, la tolerancia a fallos y la flexibilidad para manejar diferentes tipos de datos. Esta metodología se ha vuelto esencial en la era del Big Data, donde las organizaciones buscan obtener insights instantáneos y tomar decisiones basadas en datos actualizados al momento.
Historia: El concepto de streaming en el contexto de Hadoop comenzó a tomar forma a mediados de la década de 2000, cuando se desarrolló Hadoop como un marco para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Con el crecimiento de la necesidad de procesar datos en tiempo real, herramientas como Apache Kafka (lanzada en 2011) y Apache Flink (lanzada en 2014) surgieron para complementar Hadoop, permitiendo el procesamiento de flujos de datos. Estas herramientas han evolucionado y se han integrado en el ecosistema de Hadoop, facilitando el manejo de datos en tiempo real.
Usos: El streaming en Hadoop se utiliza en diversas aplicaciones, como la monitorización de sistemas en tiempo real, análisis de redes sociales, detección de fraudes, análisis de logs y procesamiento de eventos complejos. También se aplica en la industria financiera para el análisis de transacciones en tiempo real y en el sector de telecomunicaciones para la gestión de datos de red.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de streaming en Hadoop es el uso de Apache Kafka para la ingestión de datos de sensores en una fábrica, donde los datos se procesan en tiempo real para optimizar la producción. Otro ejemplo es el análisis de tweets en tiempo real para detectar tendencias o eventos importantes utilizando Apache Flink junto con Hadoop.
