Las 15 mejores herramientas Big Data

Durante los últimos años se han desarrollado un gran número de herramientas que permiten trabajar con enormes cantidades de datos distribuidos de forma rápida y cómoda.

Dominar dichas herramientas te permite poder realizar multitud de tareas sobre grandes conjuntos de datos. Algunas de estas son guardarlos en bases de datos relacionales y no relacionales, crear modelos de machine learning, realizar peticiones sobre los datos para filtrar, agrupar y seleccionar, manejar datos en flujos de tiempo real entre muchas más opciones.

Apache Spark es un proyecto Open-Source que permite procesamiento masivo de datos de forma distribuida. Es un motor de procesamiento altamente flexible que permite la conexión con otros frameworks que funcionan por encima de Hadoop como Hive, Pig, Hbase o Cassandra.

Puede ser usado con múltiples lenguajes de programación como Python, Scala o Java.

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Spark contiene sub-módulos especializados en diferentes tareas relacionadas con el procesamiento de datos Big Data:

Spark SQL permite hacer peticiones a todo tipo de fuentes de datos, ya sean, base de datos relacionales a través de JDBC o ODBC, base de datos no relacionales (NoSQL) como Hbase o Cassandra, o simples archivos csv a través de los objetos RDD (Resilient Distributed Dataset).

Las peticiones hacen uso del lenguaje SQL que es muy parecido al lenguaje natural con lo que facilita su uso. Lo impresionante es que podemos utilizar el lenguaje SQL (Structured Query Language) aunque por debajo estemos haciendo peticiones a base de datos que no son relacionales.

Spark Streaming es una extensión de Spark que permite el procesamiento de datos en real-time o tiempo real con tolerancia a fallos y escalabilidad.

MLlib es una libreria del Core de Spark que permite realizar operaciones de machine learning de forma distribuida. Los datos pueden ser cargados des de HDFS o de otros sistemas de archivos como EMR de Amazon. Algunos de los métodos de machine learning que se pueden usar son arboles de decisión, regresión logística o clusterización por K-means.

El modulo de GraphX permite extender la funcionalidad de los objetos RDD creando objetos que pueden ser tratados y operados utilizando cálculos entre grafos.

Hbase es una base de datos distribuida no relacional (NoSQL) orientada a columnas que está construida por encima del sistema de ficheros de Hadoop HDFS.

Esta tecnología está pensada para trabajar con datos de forma masiva y puede ser conectada a otros frameworks de Hadoop como Apache Pig o Apache Phoenix. Apache Phoenix permite el uso de peticiones SQL para recolectar datos de HBase.

Cassandra es un Sistema de base de datos no relacional orientado a columna que incluye su propio lenguaje de peticiones: Cassandra Query Language (CQL) similar al SQL.

Es utilizado por grandes empresas que hace uso de una gran cantidad de datos como son Twitter, Netflix o Facebook.

Hadoop es la tecnologia que subyace bajo la mayoría de aplicaciones y frameworks distribuidos Big Data. Hadoop es un software open-source que permite el almacenamiento y procesamiento de datos de forma distribuida.

Sus principales características son que es escalable, es tolerante a fallos, tiene alta velocidad en el proceso de datos, es gratuita y puede procesar una gran cantidad de datos de forma efectiva.

Gracias a Hadoop se pudieron desarrollar la mayoría de herramientas big data de esta lista.

Elasticsearch es un motor de búsqueda que permite la localización de textos dentro de una gran cantidad de datos. Más concretamente, podríamos definir Elasticsearch como una base de datos no relacional orientada a documentos JSON, parecida a la clásica MongoDB.

Python es un lenguaje de programación que se ha vuelto muy popular en los últimos años por su aplicación en el mundo del Big Data, Data Science y de la Inteligencia Artificial.

Existen multitud de frameworks y librerias para manipular datos masivos en Python como pyspark, pandas, tensorflow, pythorch o Hadoop.

Aprender Python es vital para toda persona que quiera tener una carrera satisfactoria en el mundo de los datos.

Scala es un lenguaje de programación menos conocido que Python, pero muy utilizado en el sector del Big Data. Scala corre sobre Java Virtual Machine y es el lenguaje nativo de tecnologías de manejo masivo de datos como Spark. La ventaja de usar Spark en Scala en vez de Python es la velocidad de computo. Por esta razón, es muy útil aprender a programar en Scala.

Mongo DB es una base de datos no relacional, o también conocida como NoSQL, orientada a documentos. En este tipo de base de datos la información se guarda en formato BSON, es decir, una representación binaria de un objeto de JSON (Javascript Object Notation).

Mongo DB puede usarse para grandes cantidades de datos. No obstante, a partir de cierta cantidad, es más recomendable utilizar tecnologías distribuidas basadas en Hadoop como Apache HBase o Apache Cassandra.

Apache Kafka es una plataforma distribuida que permite manejar flujos de datos en tiempo real. El proceso de eventos en tiempo real tiene muchas aplicaciones en el mundo actual en el que vivimos. Algunos de ellos son las transacciones financieras, la bolsa de valores o el seguimiento de logística en tiempo real.

Apache Flume es un software del ecosistema Hadoop pensado para la ingestión de datos procedente de fuentes como servidores web. Flume es el encargado de recibirlos, procesarlos y guardarlos en algún sistema de archivos distribuido, como, por ejemplo, HDFS.

Apache Nifi es un software pensado para automatizar flujos de datos entre sistemas. Permite llevar a cabo procesos de ETL (Extract, Tranform and Load) populares en el sector del business inteligence o inteligencia de negocia.

Nifi permite llevar un seguimiento de los datos y sus transformaciones en tiempo real.

Google BigQuery es una Datawarehouse alojado en la nube que es altamente escalable y que permite alojar y consultar una gran cantidad de datos.

Con BigQuery puedes crear modelos de inteligencia artificial o machine learning, consultar datos rápidamente a través de peticiones SQL e integrarlo con programas BI como Tableau o Looker para la visualización y análisis de datos.

Apache Storm es una tecnología de ingesta y análisis de datos en tiempo real. Algunos ejemplos de uso son cuando es necesario recibir y procesar datos de ciertos sensores o analizar en tiempo real información de redes sociales como Twitter o Instagram.

Storm se divide en dos elementos: los Spouts que es la parte encarga de recibir los datos y los Bolts que su función es aplicar transformaciones a la información recibida.

Este software trata los Spouts y Bolts como nodos, creando un modelo de grafo dirigido.

Sqoop hace uso de múltiples conectores para transferir datos de diversas fuentes a el sistema de fichero de Hadoop HDFS, Hive o HBase.

Por ejemplo, podemos enviar datos de Mysql, PostgreSQL, Oracle SQL entre otros al sistema distribuido de ficheros.

Durante el proceso de lectura de tablas y población de los datos utiliza MapReduce con lo que opera en paralelo y con tolerancia a fallos.

Kubernetes es una Plataforma que permite orquestar y administrar múltiples funcionalidades desplegadas en contenedores. Es una extensión de Docker, que funciona de forma distribuida con muchos nodos conectados entre sí y ejecutándose de manera coordinada.

Es una tecnología muy útil por aplicaciones que incoporan muchos microservicios. Netflix hace tiempo que usa kubernetes para la orquestación de sus tareas.

La infraestructura Big Data es muy costosa y difícil de administrar y mantener. Hay empresas que te alquilan sus recursos para que puedas correr en sus servidores en la nube todo tipo de funcionalidades relacionadas con el manejo masivo de datos.

Ofrecen todo tipo de servicios como:

Algunas de las compañías que ofrecen estas opciones son:

Es importante conocer algunas de estas plataformas ya que se son muy usadas en el sector tecnológico. Por esta razón, son también herramientas Big Data importantes de conocer y realizar algún curso para aprender sus fundamentos.

Hemos visto las 15 herramientas más populares y más importantes de dominar si queremos tener una larga y exitosa carrera en el mundo del Big Data y análisis de datos.

Todas ellas tienen como objetivo facilitar el manejo y la transformación de enormes cantidades de datos almacenados de forma distribuida en múltiples nodos.

La mayoría de información con la que trabajamos queda finalmente almacenada en sistemas de archivos distribuidos como HDFS, en almacenes de datos (data warehouses) o en lagos de datos (data lakes).

Existen unas herramientas, populares en el sector de business intelligence que permiten visualizar dicha información y tomar decisiones en base a estos datos.

También es importante conocer la existencia de estos programas ya que son muy utilizados en el mundo del big data.

Algunos de estos softwares son: