¿Quieres conocer todos los secretos de Databricks Hadoop? La potente plataforma que integra diferentes sistemas de Big Data para llevar a cabo análisis de datos en la nube. 

Si ya cuentas con un cierto dominio de Big Data y quieres especializarte en el sistema de procesamiento de datos Hadoop, en Tokio School tenemos a tu disposición una Especialización en Hadoop con la que aprenderás todo lo referente a su funcionamiento y arquitectura. 

¡Quédate a leer el artículo y aprende todo lo necesario de Databricks Hadoop!

 

¿Qué es Databricks Hadoop?

Databricks es una plataforma de análisis de datos en la nube basada en Apache Spark que cuenta con diferentes sistemas de Big Data, como por ejemplo, Hadoop. Por su parte, Hadoop es un framework de código abierto que permite almacenar grandes cantidades de datos. 

Dicho esto, Databricks Hadoop es la suma de la plataforma de Databricks y Hadoop, lo que significa poder trabajar con datos de Hadoop a través de Databricks. De esta manera, se puede escribir en lenguajes como R, Python o Scala y analizar grandes volúmenes de datos con esta plataforma. 

 

Beneficios de utilizar Databricks Hadoop

Entre los beneficios de utilizar Databricks Hadoop destacamos los más interesantes a tener en cuenta: 

• Escalabilidad: Databricks Hadoop permite procesar altos volúmenes de datos de forma eficiente.
• Flexibilidad: La plataforma Databricks es compatible con varios sistemas de Big Data, como Hadoop en este caso. 
• Integración con herramientas de análisis de datos: herramientas como SQL, Spark y R. 
• Facilidad de uso: Databricks Hadoop es muy sencilla de entender y fácil de usar, por lo que trabajar en ella es una gran ventaja. 
• Reducción de costos: Al ser un servicio en la nube se ahorra mucho en costes de hardware e infraestructuras. 

 

Limitaciones de Databricks Hadoop

Databricks Hadoop ofrece muchas ventajas en su uso, pero también cuenta con algunas limitaciones que, aunque no suponen ningún problema, conviene conocer: 

• Complejidad: por lo general, Databricks Hadoop es muy sencilla de usar, pero hay que resaltar algunas funciones avanzadas que resultan especialmente complejas, como la gestión de clústeres y la optimización de rendimiento. 
• Costes de la plataforma: mencionamos su reducción de costes en cuanto al hardware e infraestructura, pero conviene resaltar el precio de la plataforma, mayor cuanto más volumen de datos se necesita procesar y analizar. 
• Rendimiento: Databricks Hadoop permite analizar grandes cantidades de datos, pero esa misma razón es la que puede limitar su rendimiento. 
• Dependencia de la nube: trabaja exclusivamente en la nube, por lo que si tu conexión a internet es mala influirá directamente en el rendimiento de la plataforma. 

 

Uso de Databricks Hadoop

El principal uso de Databricks Hadoop es trabajar con grandes cantidades de datos y procesar análisis muy detallados. 

Además, esta plataforma utiliza MapReduce de Hadoop para acceder a los datos que se almacenan en su sistema para realizar análisis muy avanzados. Databricks también permite la integración de Spark, un framework perfecto para realizar procesamiento y análisis de datos en tiempo real. 

Cómo trabajar con Databricks Hadoop

Para trabajar con Databricks Hadoop se deben seguir los siguientes pasos a través de las herramientas y funcionalidades de simplificación que ofrece la plataforma:

1. Configurar el clúster de Hadoop.
2. Configurar la conexión con el clúster de Hadoop.
3. Acceder a los datos de Hadoop.
4. Realizar análisis de datos, monitorización y escalabilidad. 

Mejores prácticas para el uso de Databricks Hadoop

Tras analizar cómo trabajar en Databricks Hadoop, hablemos de las mejores prácticas que conviene tener en cuenta: 

• Asegúrate de planificar en clúster de Hadoop de la manera correcta para afianzar su funcionamiento y evitar futuros problemas o imprevistos. 
• Divide los datos en pequeñas partes para que el rendimiento del clúster sea mucho más fluido y eficiente. 
• Hadoop trabaja en disco, pero con su integración en Databricks se permite usar la caché para guardar datos en memoria y, así, agilizar el proceso y hacerlo más rápido. 
• Protege los datos y el clúster con técnicas como el cifrado de datos. 

 

Databricks Hadoop vs. Otras herramientas similares

Databricks Hadoop es una plataforma en la que se integra Hadoop y que es utilizada para análisis de datos y machine learning. 

Otras herramientas similares a Databricks Hadoop podrían ser Apache Spark, Cloudera, MapReduce y Hortonworks.

Entremos en detalle en dos de ellas: 

Comparación con Apache Spark

Apache Spark trabaja en memoria y también puede ser añadida en Hadoop. 

Su principal diferencia es que Apache Spark trabaja íntegramente en el procesamiento de datos, mientras Databricks Hadoop es una plataforma de análisis de esos datos. 

Ambas tecnologías se usan en el procesamiento de grandes cantidades de datos. La desventaja de Databricks Hadoop frente a Apache Spark es que es muy costosa por su trabajo realizado en la nube. 

Comparación con Cloudera

La principal diferencia entre Databricks Hadoop y Cloudera es que esta es un software de pago instalable, mientras que Databricks Hadoop funciona con una suscripción en la nube. 

Además de esto, Cloudera está creada especialmente para garantizar la escalabilidad y la seguridad. 

 

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