HADOOP

HADOOP

1. Características y entorno de Hadoop

   • Framework de código abierto
   • Procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos
   • Basado en clústeres de computadoras.

2. Línea de tiempo de Hadoop

   • 2003: Google publica artículos sobre GFS y MapReduce.
   • 2005: Doug Cutting y Mike Cafarella crean Hadoop.
   • 2008: Primeras versiones estables.

3. Ventajas de Hadoop

   • Escalabilidad horizontal.
   • Tolerancia a fallos.
   • Flexibilidad en tipos de datos.
   • Costos reducidos.

4. Google File System y Hadoop

   • Hadoop se inspira en GFS.
   • Almacena y distribuye datos en bloques entre diferentes nodos.

5. MapReduce en Hadoop

   • Divide las tareas en Map (filtrar, agrupar) y Reduce (resumir, consolidar).
   • Permite procesamiento paralelo.

6. Relación Big Data - Machine Learning - Cloud Computing

   • Hadoop procesa datos masivos.
   • Machine Learning analiza patrones.
   • Cloud Computing facilita escalabilidad y almacenamiento.