O que é o framework Hadoop? Nós te ensinamos!

Você já ouviu falar em framework Hadoop? Conceito de Big Data? Para você ter chegado até este conteúdo, é provável que já tenha uma base sobre o tema.

Neste post, vamos tratar sobre o que é realmente o framework Hadoop, como foi que ele surgiu, quais são as principais vantagens de sua aplicação e para que serve. Esperamos que ao final do texto você tenha entendido o porquê de esse framework ser o melhor do mercado para Big Data. Continue conosco e confira!

O que é Big Data?

Antes mesmo de falar sobre Hadoop, é interessante conceituarmos o que é Big Data com o fim de deixar claro sua definição e objetivo dentro de uma organização. Essa tecnologia de armazenamento é responsável por guardar uma quantidade massiva de dados gerados por variadas fontes e que, por conta de serem oriundos de locais diferentes, não têm uma estrutura padronizada.

Com isso, a utilização de um data center comum não é recomendada para armazenar esse tipo de informação, sendo a melhor solução para essa situação a aplicação de um Big Data. Com o auxílio dessa tecnologia, a empresa pode utilizar todos os dados coletados para realização de análises específicas com o intuito de extrair conhecimento relevante para subsidiar as tomadas de decisão estratégicas do negócio.

Agora que sabemos o que é um Big data, veremos em que contexto entra o Hadoop.

O que é o Hadoop?

O Hadoop é um framework Open-source desenvolvido pela Apache e baseado na linguagem Java que tem como principal objetivo processar uma grande quantidade de dados de forma mais eficiente possível.

Esse aplicativo funciona em ambientes de computação distribuída, nos quais são utilizados clusters. Ele foi projetado para realizar a expansão de um servidor único para milhares de outras máquinas, cada uma disponibilizando computação local e armazenamento.

O Hadoop é uma implementação do MapReduce, paradigma de programação introduzido pelo Google com o objetivo de processar e analisar uma quantidade massiva de informações.

Arquitetura do Hadoop

Esse framework é formado por 4 módulos básicos. São eles:

• Hadoop comum — aqui estão incluídas as bibliotecas Java e demais utilitários exigidos para o funcionamento dos outros módulos do framework. São essas bibliotecas que fornecem uma abstração do sistema de arquivos e do sistema operacional para iniciar o Hadoop;
• Hadoop YARN — é constituído por uma estrutura de agendamento de tarefas e gestão de recursos de cluster;
• sistema de arquivos distribuídos ─ é responsável por fornecer acesso rápido aos dados da aplicação Hadoop;
• Hadoop MapReduce — é o sistema desenvolvido para o processamento paralelo de grandes volumes de dados.

Como funciona o framework Hadoop?

É importante também compreender como funciona esse sistema, já que ele é o mais usado atualmente para fornecer armazenamento e processamento de dados em hardware “commodity” (sobre modelos com um bom custo-benefício, sem a necessidade de implementar sistemas robustos de alto custo e focados para o trabalho que seu negócio necessita).

Quando utilizado em seu modo bruto, utilizando os módulos básicos fornecidos pelo Apache, ele pode ser relativamente complexo até para os mais experientes profissionais de TI. Porém, quando utilizado da maneira correta, representa grandes benefícios para as organizações, já que ele tem um sistema flexível, que pode ser adaptado para as realidades das diferentes empresas.

Ele é formado por dois componentes principais: armazenamento (HDFS) e processamento (MapReduce). Vamos destrinchar cada um deles separadamente a seguir.

HDFS (Hadoop Distributed File System)

Trata-se de sistema de arquivos distribuído e escalável. Sua arquitetura tem forte influência do GFS (Google File System). Esse sistema distribuído é fundamental, já que para muitas empresas os dados podem ter um alto volume e complexidade para serem armazenados em uma única máquina.

O HDFS armazena todos os dados em blocos padrões de 64Mb. Todos os arquivos no HDFS geram múltiplas réplicas, o que pode facilitar o processamento em paralelo.

MapReduce

O MapReduce é uma espécie de paradigma da área de programação, na qual cada tarefa é executada em termos de mapeamento e redução, rodando de forma paralela no cluster. Para que isso ocorra, o armazenamento necessário é disponibilizado pelo HDFS.

Como o Hadoop trabalha o processamento de dados?

Um dos grandes desafios do big data não é só o trabalho com volumes altíssimos, mas também lidar com o grande espectro de dados. Hoje em dia, essas ferramentas coletam e processam informações de imagem, texto, vídeo e áudio nos mais diversos formatos disponíveis. Além disso, os próprios conteúdos são diversos e podem envolver números, estatísticas, unidades de medida, termos técnicos etc.

Para complicar, as próprias infraestruturas dos bancos que armazenam esses dados ainda não está unificada. Há várias arquiteturas diferentes sendo empregadas no mercado, com formatos de SQL, XML, CSV etc. Desse modo, decifrar e encontrar padrões nos inputs e, depois, devolver um output útil ao usuário, não é uma tarefa muito simples.

Desse modo, um framework é essencial para organizar todas as tarefas de processamento de dados para que haja a máxima eficiência e agilidade e com o menor número de erros. Nesse sentido, o Hadoop se destaca por ser uma solução de código aberto, criada pela contribuição de pessoas que precisam otimizar seu trabalho no dia a dia, na prática.

Nesse sentido, precisamos retomar dois conceitos explicados nos itens anteriores: o MapReduce e o Hadoop Distributed File System (HDFS). O último é um mecanismo para otimizar o armazenamento com blocos padrões de 64Mb ao passo que o primeiro é um paradigma de programação.

No processamento, o HDFS propicia uma camada de armazenamento mais adequada do que outras soluções. Antes de receberem qualquer tratamento, os dados são primeiramente distribuídos dentro de uma estrutura simplificada e compreensível para todas as etapas posteriores. Com isso, reduz-se o conflito com diferentes formatos e espectros de dados.

A partir daí o usuário terá uma linha de comando para as interações com o Hadoop, com funcionalidades, como:

• acesso ao streaming de dados;
• permissão e autenticação de arquivos;
• configuração de ações padronizadas etc.

Já o MapReduce é um conceito um pouco mais complicado. Como explicamos, as operações de Big Data podem envolver fontes muitos complexas de dados. O MapReduce mascara a complexidade dos sistemas adjacentes para permitir que os usuários ganhem mais flexibilidade e funcionalidade em uma grande variedade de contextos computacionais. Isso é feito por meio de duas operações, o mapeamento (map) e a redução (reduce).

Na primeira, o map pega um determinado conjunto de dados e o converte em outro mais “palatável” para o framework Hadoop. Nele, cada um dos elementos originais é decomposto em tuplas, um par de chave/valor.

Depois disso, o reduce utiliza esses outputs do map como se fossem um input. Então, os dados dessas tuplas são reduzidos para uma sequência ainda menor de tuplas. Desse modo, reduz-se progressivamente a complexidade das ações necessárias para o processamento de dados. Consequentemente, várias ações podem ser executadas em paralelo, proporcionando um ganho de escala e de agilidade.

Como ele surgiu?

A busca por armazenar e analisar grandes massas de informações já vinha aumentando de forma significativa pelas empresas conforme a dependência da tecnologia e a quantidade de dados gerada expandia.

Com isso, engenheiros de software puderam perceber que as soluções de armazenamento físico comuns, como os discos rígidos, não eram suficientes para atender a essa demanda crescente. Isso porque, devido à grande quantidade de dados, a leitura desses dispositivos se tornava lenta.

Surgiu assim em 2005 o Hadoop, uma solução de computação distribuída desenvolvida pela Apache Software Foundation em um modelo Open-source. Assim, em vez de uma única máquina, o framework utiliza diversos dispositivos de forma distribuída, que trabalham melhor e mais rápido.

Quais os seus fundamentos?

Como já dito, o framework Hadoop trabalha o conceito de Big Data utilizando-se de computação distribuída. A parte do armazenamento dos dados fica por conta do sistema de distribuição de arquivos e o processamento de todas as informações é de responsabilidade do MapReduce. Com isso, podemos dizer que o sistema realiza a divisão de grandes massas de dados em pequenos blocos que devem ser distribuídos entre os nós do cluster para serem processados

Dessa maneira, a leitura de dados e a sua análise é realizada de forma muito mais rápida, pois não depende de apenas um dispositivo, mas de várias máquinas. Pode-se criar clusters com milhares de máquinas e o Hadoop estará preparado para realizar o processamento e distribuição de informações entre os nós.

Onde se aplica?

Hoje em dia existem diversas aplicações para o framework Hadoop. Confira abaixo as principais delas.

Análise e sugestão de produtos

Dentro de um e-commerce, o Hadoop pode ser utilizado para verificar, analisar e identificar quais são as preferências de um determinado cliente, sugerindo alguns produtos que poderiam atender às suas demandas. Dessa forma, é possível gerar muito mais resultado, criando vendas combinadas, nas quais o consumidor adquire mais de um produto e aumenta o ticket médio do negócio.

Análise de sequência de cliques

Outra aplicação interessante para o Hadoop é na análise de sequência de cliques realizada pelo usuário, identificando quais são os seus maiores interesses. Essas informações podem ser fundamentais para o setor de marketing. Com posse desses dados, os publicitários podem criar peças exclusivas e vender seus produtos de forma mais efetiva aos seus clientes, maximizando a renda.

Processamento de logs

Processar uma quantidade enorme de logs de um sistema quando se conta com milhares de usuários pode ser um grande problema e o framework Hadoop se apresenta como uma solução. É possível utilizá-lo para processar e estruturar uma série de dados recebidos de forma não estruturada, facilitando a sua análise e compreensão por parte da equipe responsável.

Quais as vantagens de seu uso?

No entanto, por que optar por esse tipo de framework em sua empresa de TI? O que ele oferece de mais competitivo e vantajoso para sua organização? Continue lendo e tire suas dúvidas sobre esse tema.

Escalabilidade e alto desempenho

Uma das principais vantagens do framework Hadoop é a escalabilidade e alto desempenho. Em um mundo cada vez mais voltado para o Big Data, garantir a escalabilidade é fundamental em suas atividades.

Isso é possível graças ao fato da distribuição de tratamento de dados locais para cada nó, especificamente, em um cluster Hadoop. Com isso, torna-se possível gerenciar, processar, analisar informações em escala petabyte.

Flexibilidade

Outro benefício-chave para a área de TI atualmente diz respeito à flexibilidade. Esse é um grande ganho quando comparamos com os gerenciamentos de bancos de dados tradicionais. Isso porque, diferentemente desse modelo, você pode armazenar os dados em qualquer formato, sejam eles semiestruturados ou não estruturados.

Baixo custo

Outra vantagem é que ele representa um baixo custo para as organizações. Como estamos falando de um framework open source, executado em hardware commodity, seu custo é bastante reduzido quando comparamos com os modelos tradicionais.

Confiabilidade

Outra vantagem é a confiabilidade desse framework. Isso porque ele é consideravelmente resistente em comparação com os modelos tradicionais. Quando um dos nós falha no processamento, há o redirecionamento para os nós restantes do cluster, de forma que os dados são replicados automaticamente e o próprio sistema se prepara para possíveis falhas de nó futuras.

Por que ele é o melhor framework de Big Data?

Como dito, o Hadoop é baseado em computação distribuída e com isso tem grande velocidade para lidar com o armazenamento e processamento de dados sem exigir grandes investimentos, uma vez que pode utilizar-se de máquinas mais simples para formar o cluster.

Outro ponto que torna o Hadoop o melhor framework de Big Data é que não é preciso contar com um hardware específico para prevenir falhas, pois a própria biblioteca da aplicação já realiza o tratamento de possíveis erros.

Todos os servidores que fazem parte do cluster podem ser retirados a qualquer momento e o Hadoop se reorganiza e continua a operar normalmente. Seu grande diferencial também é o fato de ser Open-source e não exigir um investimento para aquisição do sistema.

Chegamos ao final de nosso texto e esperamos que você tenha entendido um pouco mais sobre sistemas de Big Data e sobre a solução Hadoop. Sua implantação pode ser a solução que sua empresa precisa para melhorar seus resultados.

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