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Hadoop es un software que permite a muchas computadoras procesar grandes volúmenes de datos simultáneamente, lo que lo convierte en una herramienta útil para quienes están interesados en una carrera en ciencia de datos.

¿Qué es Hadoop y cuál es la arquitectura de Hadoop?

El ecosistema de Hadoop es un conjunto de utilidades de código abierto que proporcionan una arquitectura para que múltiples computadoras procesen simultáneamente hasta petabytes de datos.1 Un petabyte equivale a un cuatrillón de bytes.2Nota sobre Hadoop Hadoop también se conoce como Apache Hadoop, porque es producido por la Apache Software Foundation (ASF).

¿Cómo funciona Hadoop? El ecosistema de Hadoop tiene cuatro componentes principales conocidos como módulos, que son software que proporcionan funciones específicas de red.3 El Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop (HDSF) proporciona a Hadoop su arquitectura. Un sistema de archivos es el método y la estructura de datos mediante los cuales un sistema operativo almacena y recupera datos, y un sistema de archivos distribuido distribuye esos archivos en más de un servidor o ubicación.45

El HDSF ofrece varias ventajas sobre los sistemas de archivos tradicionales: mayor rendimiento de datos, que es la capacidad de entregar datos de un lugar a otro; mayor tolerancia a fallos, la capacidad de un sistema operativo para responder a fallos de software o hardware; y los grandes conjuntos de datos son nativos, lo que significa que el soporte para grandes conjuntos de datos está integrado en el HDSF.67

Además, Apache Hadoop tiene otras tres características clave. Con Yet Another Resource Negotiator (YARN), los usuarios pueden gestionar y monitorear redes y el uso de recursos, así como programar trabajos como tareas. MapReduce es una capa en la estructura del software, también conocida como un marco, que ayuda a los programas a realizar cálculos en paralelo, de modo que múltiples procesos puedan ejecutarse en el mismo conjunto de datos al mismo tiempo. Finalmente, está Hadoop Common, que proporciona bibliotecas Java (también conocidas como archivos) que pueden ejecutarse en todos los módulos, que es un software que proporciona funciones específicas de red.8

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¿Por qué aprender Hadoop?

El ecosistema de Hadoop es una de las tecnologías de big data más comúnmente utilizadas para realizar análisis de big data. ¿Qué es el análisis de big data? Es el uso de tecnología para estudiar big data y descubrir información como patrones, tendencias, correlaciones y más.9 Las empresas que utilizan Apache Hadoop pueden beneficiarse de su escalabilidad, flexibilidad, velocidad y adaptabilidad.10

¿Qué se cubre en un tutorial de Hadoop?

Más allá de aprender para qué se utiliza Hadoop, los cursos de Hadoop probablemente enseñen cómo usar Hadoop con otros programas. Por ejemplo, los estudiantes pueden estudiar Apache Spark, un motor de procesamiento para big data al igual que MapReduce de Hadoop. Un tutorial de Hadoop revelará que los dos no están en competencia y que puede usar Apache Spark en lugar de MapReduce con Hadoop como su marco subyacente.

Los usos de Hadoop son variados ya que el big data se puede encontrar en campos tan diversos como la psicología y las finanzas. Como resultado, algunas personas aprenden Hadoop sin tener experiencia en TI, especialmente aquellas que están cambiando de un campo profesional a otro. Sin embargo, las personas sin habilidades de programación que deciden aprender Hadoop probablemente se encuentren con lenguajes de programación como R y Python, que se utilizan para análisis, y Java, que se utiliza para desarrollo. Linux y SQL también pueden ser útiles. Por lo tanto, se anima a los profesionales a trabajar en el desarrollo de habilidades básicas de programación mientras se capacitan en Hadoop.

Trabajos de desarrollador de Hadoop

Trabajos de desarrollador de Hadoop

Un desarrollador de Hadoop utiliza el ecosistema de Hadoop para codificar tecnologías de big data como cualquier otro desarrollador. ¿Qué significa el big data para la persona promedio? El big data permite pronósticos meteorológicos más precisos, habilita a los asistentes digitales para realizar funciones personalizadas y hace que los usuarios de Internet vean publicidad más relevante. Empresas que van desde Cloudera hasta Amazon utilizan Apache Hadoop.

Obtener un título de licenciatura o maestría también podría ayudar a un profesional a adquirir conocimientos sobre Hadoop, pero los estudiantes deben revisar si está cubierto en el plan de estudios. Si no, hay múltiples rutas de aprendizaje de Hadoop que pueden ayudar a llevar a una carrera en este campo.

Cómo convertirse en un desarrollador de Hadoop en línea

Seguir una carrera en ciencia de datos puede requerir una licenciatura en informática o ciencia de datos o una maestría en ciencia de datos. Algunos profesionales también pueden beneficiarse de un boot camp.Es posible obtener formación en Hadoop en línea utilizando cursos autodirigidos de Hadoop, que también pueden concluir con la obtención de una certificación en Hadoop.

La certificación en Hadoop, en particular, puede ser atractiva para un gerente de contratación porque demuestra específicamente competencia en el ecosistema Apache Hadoop. Además, tener habilidades de programación relevantes y un conocimiento práctico de Linux puede ser atractivo para un gerente de contratación.

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    Preguntas frecuentes sobre Hadoop

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué hace un desarrollador de Hadoop?

    Un desarrollador de Hadoop es alguien que utiliza el ecosistema Apache Hadoop para codificar aplicaciones que se utilizan en big data. Los trabajos en big data se pueden encontrar en entornos diversos como la planificación urbana, la agricultura y la silvicultura.

    ¿Es difícil aprender Hadoop?

    La capacitación para Hadoop puede resultar más natural para aquellos con el conocimiento necesario en programación. Muchas personas aprenden el ecosistema de Apache Hadoop sin experiencia previa en TI, pero generalmente terminan aprendiendo habilidades de programación para ser desarrolladores de Hadoop. En ese caso, la dificultad de los cursos de Hadoop dependerá de cuán desafiante sea aprender habilidades de programación. Las habilidades de programación más comúnmente utilizadas por un desarrollador de Hadoop incluyen Java, Python y SQL.

    ¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Hadoop?

    El tiempo que se tarda en aprender Hadoop dependerá de si la capacitación en Hadoop es parte de un curso en línea de ciencia de datos y si hay clases necesarias para aprender habilidades de programación. Algunos cursos de Hadoop se pueden completar en un par de semanas estudiando de dos a tres horas por semana, mientras que otros pueden completarse en varios meses.

    ¿Qué habilidades necesitan los desarrolladores de Hadoop?

    Un desarrollador de Hadoop típicamente tiene un conocimiento práctico de SQL, Linux, y puede poseer otras habilidades de programación. En algunos casos, conocer Apache Spark es parte del trabajo. Además, la atención al detalle, la gestión de proyectos y la resolución de problemas son habilidades útiles para un desarrollador de Hadoop.

    ¿Cuál es la diferencia entre Hadoop y big data?

    Para aclarar, big data se refiere a grandes cantidades de datos que a menudo provienen de diversas fuentes. Hadoop permite que múltiples computadoras procesen el mismo big data simultáneamente.

    ¿Necesito un título para convertirme en desarrollador de Hadoop?

    Ser un desarrollador de Hadoop no requiere un programa de grado relevante o incluso un título en absoluto. Es posible recibir capacitación en Hadoop en línea, y muchos cursos terminan con la obtención de una certificación en Hadoop. El conocimiento necesario para ser un desarrollador de Hadoop puede incluir aprender Linux y habilidades de programación en línea.

    1. ¿Qué es Hadoop? AWS. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    2. Definición de Petabyte. (2021). FreeCodeCamp. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    3. Módulo de Red. (2021). Microsoft. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    4. Ecosistema de Hadoop. (2021). GeeksforGeeks. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    5. ¿Qué es DFS (Sistema de Archivos Distribuido)? (2021). GeeksforGeeks. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    6. HDFS. IBM. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    7. Guía de Arquitectura de HDFS. The Apache Software Foundation. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    8. Hadoop: Qué es y por qué importa. SAS. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    9. Análisis de big data. IBM. Consultado el 12 de octubre de 2022.

    10. Hadoop - Ventajas y Desventajass. (2020). GeeksforGeeks. Consultado el 12 de octubre de 2022.