Uno de los grandes retos del Big Data consiste en el procesamiento de los datos. Para hacerlo de manera eficiente y en tipo real aparecen una gran variedad de programas como Apache Storm. Esta herramienta de código abierto es uno de los grandes referentes y es empleada por empresas como Navisite, Twitter, Spotify, Wego o Yahoo entre otras.

Conseguir un gran volumen de información y ser capaz de procesarla en el mínimo tiempo posible es lo que aporta una ventaja competitiva a la empresa. En nuestro Curso de Big Data descubrirás las herramientas para lograrlo. ¡Apuesta por el y conviértete en un samurái de los datos!

¿Qué es Apache Storm y para qué se utiliza?

Apache Storm es un sistema de computación de código abierto diseñado para procesar flujos de datos constantes y ofrecerles una salida comprensible para la toma de decisiones. Su punto diferenciador con respecto a otros programas similares como Hadoop es su baja latencia, pudiendo procesar millones de mensajes por segundo.

Esta inmediatez lo ha convertido en la opción predilecta para trabajar con redes sociales. En concreto, el sistema cuenta con las siguientes características:

• Trabajo en tiempo real.
• Tolerante a fallos.
• Complementario con otros sistemas de procesamiento como Hadoop.
• Trabaja con todo tipo de lenguajes de programación.
• Es de uso libre.
• Totalmente escalable.

Estas características lo convierten en una opción muy válida para gran variedad de usos. Procesar los logs de una aplicación para conocer el destino del usuario, obtener información de las redes sociales, buscadores verticales, analítica web o procesamiento de datos de sensores son otros ejemplos, pero podemos profundizar más:

• Twitter: lo emplea para la detección de spam y seguimiento de tendencias.
• Spotify: monitoriza la actividad del usuario en tiempo real para ofrecerle recomendaciones personalizadas.
• Alibaba: calcula métricas comerciales para fluctuar los precios.
• Yelp: este portal de opinión lo emplea para actualizar datos comerciales y procesar fotografías de manera instantánea.

Componentes principales de Apache Storm

La arquitectura de Apache Storm es muy similar a otros clústers de procesamiento de datos como Job MapReduce pero en formato tipología, es decir, trabaja de forma indefinida. Sus principales componentes son los siguientes:

• Master node: se encarga de distribuir el código a través del cluster ejecutando el demonio llamado Nimbus.
• Worker nodes: se encarga de recoger y procesar los trabajos asignados a la máquina específica. En caso de fallo de uno de los nodos, Nimbus lo detecta y redistribuye el flujo de trabajo hacia los activos.

A mayores se pueden añadir otros componentes como un Zookeeper que mejore la coordinación entre los componentes anteriores.

Cómo Apache Storm procesa grandes volúmenes de datos

Para comprender mejor esta herramienta de procesamiento es imprescindible entender su funcionamiento. Realizando una abstracción detectamos dos elementos de trabajo principales de Apache Storm:

• Spouts: se trata de los flujos de entrada de datos y se simulan como grifos. Puede ser desde una red social hasta sensores de una smart city.
• Bolt: se encargan de realizar el procesamiento de la información recogida. A lo largo del proceso los datos pueden pasar por varios bolts, identificados como rayos, en el que cada uno realiza un trabajo específico antes del volcado final

La combinación de ambos elementos implica la creación de un nodo capaz de generar una topología de trabajo.

Para ponerlo en marcha se pueden optar entre dos modos, uno local, empleado como banco de pruebas y otro remoto o clúster, para su desarrollo profesional.

Normalmente se usa el lenguaje de programación Java para su puesta en funcionamiento. Aunque, como ya hemos comentado acepto otros como Python. El tiempo de configuración más básico es de unas dos horas empleando código ya escrito para su instalación de una biblioteca.

Ventajas de usar Apache Storm en Big Data

Emplear Apache Storm para el procesamiento de los datos permite disponer de una gran variedad de ventajas para el usuario:

• Procesamiento en tiempo real: la baja latencia le permite trabajar en tiempo real evitando la necesidad de contar con almacenamiento.
• Tolerancia: es un sistema tolerante a fallos que cuenta con un backup de Nimbus y redistribuye el flujo en caso de caída de un worker.
• Escalabilidad: se adapta de forma rápida y eficiente al crecimiento del flujo de datos pudiendo añadir más equipos en paralelo para su procesamiento.
• Uso sencillo: se configura de manera rápida y cuenta con una programación simple y sencilla para la escritura de tipologías.
• Integración: puede adaptarse y confluir con otros sistemas de análisis y almacenamiento de datos facilitando el trabajo y permitiendo su inclusión en proyectos operativos.

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Con la evolución constante del Big Data, Apache Storm se presenta como una herramienta básica para el procesamiento de datos en tiempo real. Con una arquitectura totalmente diferenciada y grandes posibilidades de integración es un imprescindible para cualquier especialista en gestión de información digital.

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