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Mapa mental

HADOOP

Fredy Rodriguez Español

HADOOP

Contenido del mapa

HADOOP

  1. Núcleo de Hadoop

    • HDFS
      • (Hadoop Distributed File System): Sistema de archivos distribuido que almacena grandes volúmenes de datos en clústeres.
    • Map Reduce
      • Modelo de programación que procesa y genera grandes conjuntos de datos de forma distribuida.
  2. Gestión de recursos

    • YARN
      • (Yet Another Resource Negotiator): Gestor de recursos y planificador de tareas para Hadoop.
    • Apache Mesos
      • Plataforma para abstraer recursos de computación distribuida y facilitar la ejecución de clústeres Hadoop, Spark y otros.
  3. Almacenamiento y Bases de Datos

    • HBASE
      • Base de datos NoSQL distribuida, no relacional, construida sobre HDFS. Especial para datos no estructurados y de acceso rápido.
    • Apache Kudu
      • Almacén de datos columnar diseñado para trabajar bien tanto con cargas analíticas como de escritura rápida (OLAP + OLTP).
    • Apache Cassandra
      • Base de datos NoSQL distribuida y altamente escalable diseñada para manejar grandes cantidades de datos distribuidos en servidores comunes.
    • HDFS
      • Sistema de archivos distribuido de Hadoop diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos de forma fiable a través de múltiples máquinas. Divide los archivos en bloques grandes (generalmente 128 MB o 256 MB) y los replica en varios nodos para tolerancia a fallos.
    • Formato de Almacenamiento de datos
      • Avro
      • Parquet
      • ORC
  4. Ingesta de Datos

    • Apache Flume
      • Servicio para recolectar, agregar y transportar grandes cantidades de datos de registro (logs) hacia HDFS.
    • Apache Sqoop
      • Herramienta para transferir eficientemente datos entre bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL) y Hadoop.
    • Apache NiFi
      • Plataforma para automatizar el flujo de datos entre sistemas, manejando la ingestión, transformación y transferencia de datos.
    • Apache Kafka
      • Sistema de mensajería distribuido, altamente escalable, usado para transmitir flujos de datos en tiempo real entre sistemas.
  5. Procesamiento de Datos

    • Por Lotes
      • MapReduce
        • Modelo de programación y motor de procesamiento de datos en paralelo sobre Hadoop. Permite procesar grandes volúmenes de datos dividiéndolos en fragmentos pequeños (map) y luego combinándolos (reduce) de manera distribuida y tolerante a fallos.
      • Apache Spark
        • Motor de procesamiento rápido de datos distribuidos en memoria. Ideal para análisis en tiempo real, machine learning y procesamiento batch.
      • Apache Tez
        • Framework de ejecución de tareas dirigido por gráficos acíclicos (DAGs), optimizando el procesamiento de datos de Hive y Pig.
    • Tiempo Real
      • Apache Storm
        • Motor de procesamiento en tiempo real de flujos de eventos (streaming de baja latencia).
      • Apache Flink
        • Motor de procesamiento de flujos de datos (streaming) y procesamiento por lotes a gran escala.
      • Kafka Streams
        • Librería cliente de Apache Kafka para construir aplicaciones y microservicios que procesan flujos de datos en tiempo real (stream processing), directamente desde y hacia tópicos de Kafka, sin necesidad de clústeres adicionales.
  6. Consultas SQL y Analítica

    • Apache Hive
      • Almacena y consulta grandes conjuntos de datos estructurados usando un lenguaje similar a SQL (HiveQL).
    • Apache Impala
      • Motor de consultas SQL para datos almacenados en HDFS o HBase, ofreciendo tiempos de respuesta muy bajos (analítica interactiva).
    • Presto / Trino
      • Presto y Trino son tecnologías externas que se integran de manera natural en arquitecturas Big Data basadas en Hadoop.
      • Presto Motor de consulta SQL distribuido de alto rendimiento originalmente desarrollado por Facebook para grandes volúmenes de datos.
      • Trino Motor de consultas SQL distribuido que puede consultar múltiples fuentes de datos (antes llamado PrestoSQL).
  7. Machine Learning e Inteligencia Artificial

    • Apache Mahout
      • Biblioteca de machine learning escalable, diseñada para construir modelos de recomendación, clustering y clasificación sobre Hadoop.
    • MLlib (de Spark)
      • Librería de machine learning distribuido sobre Apache Spark. Proporciona algoritmos para clasificación, regresión, clustering, filtrado colaborativo y reducción de dimensionalidad, así como herramientas para construcción de pipelines de machine learning a gran escala.
    • H2O.ai, TensorFlow on Hadoop
      • Plataforma de machine learning y deep learning open source optimizada para Big Data y entornos distribuidos.
  8. Orquestación y Coordinación

    • Apache Oozie
      • Motor de orquestación de flujos de trabajo para programar y coordinar tareas (jobs) en Hadoop.
    • Apache Zookeeper
      • Servicio centralizado para la gestión de la configuración y sincronización distribuida en aplicaciones.
  9. Visualización e Interfaces de Usuario

    • Hue
      • (Hadoop User Experience) Interfaz web amigable para interactuar con clústeres Hadoop, permitiendo consultas SQL, navegación de HDFS, trabajos de Pig, Hive, etc.
    • Apache Zeppelin
      • Plataforma web para crear, compartir y visualizar notebooks interactivos con soporte para Spark, Hive, HBase y más.
    • Apache Superset
      • Plataforma moderna de visualización y exploración de datos para la creación de dashboards interactivos y análisis avanzados.
  10. Seguridad

    • Kerberos
      • Protocolo de autenticación basado en tickets para entornos distribuidos, usado para asegurar clústeres Hadoop.
        • Kerberos no es parte de Apache Hadoop, pero es fundamental para asegurar clústeres Hadoop en producción.
    • Apache Ranger
      • Framework para administrar políticas de seguridad y control de acceso centralizado en todo el ecosistema Hadoop.
    • Apache Knox
      • Gateway de seguridad que proporciona un punto de acceso unificado y seguro para servicios REST de Hadoop.
  11. Administración y Monitoreo

    • Apache Ambari
      • Plataforma para instalar, administrar, monitorear y asegurar clústeres de Hadoop.
    • Cloudera Manager
      • Distribución comercial de Hadoop y servicios Big Data, incluyendo soporte, seguridad y herramientas adicionales.
    • Nagios / Ganglia
      • Nagios Herramienta de monitoreo de infraestructura de red y servidores, incluyendo servicios Hadoop.
      • Ganglia Sistema de monitoreo distribuido de alto rendimiento, usado en entornos de clúster.

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Información

Descripción
Mapa Mental sobre HADOOP, creado por Fredy Rodriguez el 21/04/2025.
Creado por
Fredy Rodriguez
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