Apache Hadoop es un entorno de trabajo enfocado a Big Data que cuenta con numerosos componentes, entre ellos, HDFS. Este es el sistema de archivos distribuidos del framework y, como veremos, uno de sus componentes fundamentales. Y es que, en él se sustenta todo el trabajo que realizan los especialistas en Apache Hadoop.

Vivimos en un mundo en el que la tecnología y el flujo de información es cada vez mayor. Esto hace que las empresas necesiten de profesionales formados y especializados en Big Data. En este contexto, Apache Hadoop es una de las herramientas más útiles, por sus posibilidades y bajos costes para las compañías que lo implementen.

Por otra parte, esto exige que cada vez haya más profesionales formados y preparados mediante distintos tipos de formaciones en Big Data y especializaciones en Hadoop. Esta es una formación clave para poder implementar el uso de este tipo de herramientas en, cada vez, un mayor número de empresas. Vamos a ver qué es HDFS y como funciona dentro de la estructura de Apache Hadoop.

¿Qué es HDFS?

Antes de ver qué es exactamente HDFS (Hadoop Distributed File System), vamos a dar una breve definición de Apache Hadoop. Hadoop, como decíamos, es un framework, en este caso, un entorno de trabajo de código abierto que sirve para la administración, procesamiento y almacenamiento de datos para el trabajo en Big Data.

HDFS es un sistema de archivos distribuidos que proporciona un medio fiable para que las empresas puedan administrar grupos de datos de Big Data y, al mismo tiempo, sean capaces de emplear aplicaciones de análisis relacionadas para poder procesarlos y extraer información relevante. Así, HDFS es un sistema de almacenamiento de datos que se implementa de forma distribuida.

HDFS es un componente clave dentro del ecosistema de Hadoop.

¿Qué quiere decir eso? Pues, esencialmente, que HDFS emplea distintos ordenadores para distribuir toda la información. Esto lo hace mediante el empleo de una arquitectura basada en bloques que almacenan los datos y un sistema de acceso a los mismos para su lectura, escritura y procesamiento.

Algunas de las características propias de HDFS lo convierten en un componente extremadamente útil:

• Replicación de datos. HDFS hace que los datos estén siempre disponibles, aunque falle uno de los ordenadores del clúster. Gracias a este sistema se pueden replicar datos y seguir su procesamiento.
• Tolerancia a fallos. La capacidad de replicación y de copia del sistema de archivos distribuidos hace que el sistema sea más tolerante a posibles fallos.
• Escalabilidad. Al funcionar a través de un clúster de ordenadores, es mucho más sencillo escalar la capacidad de procesamiento añadiendo o quitando ordenadores.
• Rendimiento. Al almacenar los datos en un sistema distribuido, HDFS hace que se puedan procesa de forma paralela. Esto hace que se reduzca el tiempo de procesamiento y, por tanto, se mejor el rendimiento en el mismo.

¿Cómo funciona el sistema de archivos distribuidos de Hadoop?

HDFS permite la transferencia rápida de datos entre los distintos nodos del clúster de ordenadores en el que se implementa Hadoop. En los comienzos del desarrollo de este ecosistema, se relacionaba estrechamente con MapReduce, que también filtra y divide el trabajo de los nodos de un mismo clúster. De la misma manera, HDFS coge los datos, divide la información en bloques separados y los distribuye a diferentes nodos.

Para ello, como decíamos, HDFS emplea una arquitectura que emplea dos sistemas fundamentales: NameNode y DataNode. El primero de ellos sirve para realizar un seguimiento de en dónde se guardan los datos, en que nodo y en que parte del clúster. Por otra parte, existen múltiples DataNodes, generalmente uno por cada nodo que existe y se encargan de almacenar los distintos bloques de datos en dónde corresponde dentro del clúster.

NameNode es el servidor principal que administra el sistema de archivos y controla el acceso a ellos, mientras que los DataNodes administran el almacenamiento conectado a los nodos en los que se ejecutan.

Ambos sistemas están constantemente comunicándose para determinar si los DataNodes necesitan completar tareas específicas. Así, el NameNode siempre está al tanto de lo que ocurre y del estado de cada uno de los DataNodes. De esta manera, si uno de estos no funciona correctamente, puede reasignar una tarea específica a otro DataNode y evitar el fallo del sistema.

En este contexto, por tanto, nos encontramos con una arquitectura que se centra en emplear NameNodes que contienen metadatos y DataNodes que almacenan la información en bloques de datos dentro de los nodos del clúster. Esto facilita que Hadoop, a través de su sistema de archivos distribuido pueda replicar y copiar datos a gran escala.

¿Para qué se usa el sistema HDFS en Apache Hadoop?

El sistema de archivos distribuidos de Hadoop nació en Yahoo como parte de los requisitos de su motor de búsqueda. La necesidad de gestionar el acceso y los datos generados por cada vez más usuarios han elevado la utilidad de HDFS con el paso de los años. Ahora mismo, todas las empresas con sistemas de búsqueda interna, como Twitter, LinkedIn, Facebook, Amazon o Ebay, emplean este componente de Hadoop para respaldar su análisis de Big Data y abordar peticiones similares.

No obstante, con el avance de la tecnología y el aumento de uso de dispositivos inteligentes e Internet, el sistema de archivos de Hadooop ha encontrado nuevas aplicaciones más allá de la publicidad o los motores de búsqueda. En general existen empresas en diversos sectores que emplean HDFS para el tratamiento, almacenamiento y procesamiento de datos no estructurados. También suele ser el centro de los data lakes.

Algunas de las aplicaciones de HDFS incluyen la conversión de imágenes a gran escala, el procesamiento de registros para machine learning o el análisis de probabilidad para predicción de determinadas situaciones.  

Algunos de los ejemplos de uso de este sistema de archivos distribuido los podemos encontrar, por ejemplo, en empresas eléctricas para monitorizar sus redes, en marketing para el análisis de comportamientos y audiencias, en sanidad e investigación o también en empresas petroleras o medios de comunicación. En general, en cualquier empresa que necesite tratar con grandes cantidades de datos y no pueda hacer una gran inversión en infraestructura de Big Data.

¡Fórmate en Big Data!

Ahora ya conoces una de las partes fundamentales de Apache Hadoop. HDFS, el sistema de archivos de esta aplicación, proporciona un alto rendimiento en el entorno del Big Data. En consecuencia, aprender a manejar Hadoop y todos sus componentes es necesario para poder trabajar en este sector. Para ello, es fundamental formarse adecuadamente.

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