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Big DataBig data ¿Qué son los Entornos de Desarrollo?

Big data ¿Qué son los Entornos de Desarrollo?

La principal finalidad de utilizar tecnologías Big Data es la de convertir los datos en información importante para las organizaciones.

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    ¿Qué son los Entornos de Desarrollo? La principal finalidad de utilizar tecnologías Big Data es la de convertir los datos en información importante para las organizaciones. En consecuencia, se requiere de herramientas que logran examinar, procesar y guardar la información recolectada. 

    En la actualidad se disfruta de técnicas nuevas, recién desarrolladas, que poseen la capacidad de realizar las actividades mencionadas anteriormente. Trayendo como consecuencia, generar de manera ordenada y de gran utilidad, la información para las organizaciones.

    Todas las empresas, organizaciones, instituciones, corporaciones, etc., requieren mayor flujo de información, lo que se transforma en, lograr conseguir el consumidor ideal. Big Data es la herramienta indispensable dentro de una organización, es de vital importancia el analizar los datos para las mismas.

    Las empresas facilitan la información valiosa que admite construir habilidades y destrezas orientadas en atraer nueva clientela. Por consiguiente, el incremento de las ventas. Cuando se maneja una cantidad exorbitante de datos, como la que se maneja dentro de los departamentos informáticos, resulta muy complejo analizarlos. Para lograr esto  se requieren herramientas y dispositivos Big Data.

    Entornos para Desarrollar Big Data

    En la actualidad han surgido una gran cantidad de instrumentos open source que aportan procedimientos altamente aprovechables y ejecutables en el software Big Data. En cada una de sus facetas, las cuales son: análisis, ejecución y almacenamiento de todos los datos. Los cuales  serán utilizados de manera productiva en un determinado proyecto. 

    Herramientas más utilizadas en Big Data

    • Hadoop.
    • Mongo DB.
    • Elasticsearch.
    • Apache Spark.
    • Apache Storm.
    • Python.
    • R.
    • Neo4j.

    Big data y Hadoop

    Hablar de Big Data, sin hacerlo de la experimentada apache Hadoop, es como si no se  estuviera  en el mismo contexto. Es la herramienta más usual en el momento del procesamiento de los datos, ella está capacitada para analizar y ejecutar volúmenes considerados de información. Está considerada, como el framework para el proceso de almacenar grandes cantidades de datos en tiempo real.

    Sus procedimientos se apoyan en MapReduce de dos fases. Resiste varios sistemas operativos y es muy utilizada en las plataformas más demandantes en la nube. También es la primera herramienta que salió al mercado. 

    Mongo DB

    Corresponde a las bases de datos NoSQL, seguramente la más famosa. Ella se orienta a ambientes que exigen escalabilidad. Utiliza conocimientos diferentes al que usan las bases de datos relacionales, se está posicionando como una atrayente opción para el almacenamiento de los datos en Big Data.

    Elasticsearch para Big data

    Poderosa herramienta utilizada para buscar dentro de grandes masas de datos, sobre todo, cuando estos datos son complicados. Permite entender de mejor manera los datos utilizando varias tipologías de gráficos que avanzan en el mismo momento en que se producen.

    Es bastante conocida en los ambientes Big Data, elasticsearch permite realizar búsquedas complejas de texto. Su funcionamiento es parecido al de Hadoop, pero con mayor profundidad en el control y seguimiento de los datos.

    Apache Spark

    Utiliza código libre o abierto considerablemente rápido. Está catalogado como el primer software open source que ejecuta programación distribuida; el cual dsitribuye las actividades en varios ordenadores, llamado clúster, que se desempeñan como si fueran uno solo. Se destaca por ser muy viable para los profesionales del área. Logra alcanzar mayor rapidez en memoria, (100 ciclos más en memoria, o 10 ciclos más en disco), dependiendo del programa en que se vaya a ejecutar.

    Apache Storm

    Es el sistema informático computacional distribuido en el momento, está dirigido a ejecutar constantes flujos de información con mucha rapidez y prontitud. Las organizaciones emplean esta herramienta, para lograr extraer los datos o información que se ejecuta en las diferentes plataformas, (redes sociales), también se usa para descifrar la manera en que los usuarios aprovechan los bienes y servicios ofrecidos. 

    Tiene parecido con Hadoop, pero con mejor destreza y capacidad para procesamientos en tiempo real. Su principal fortaleza es, que logra procesar millones de datos por segundo.

    Python

    Se puede decir que Python es el lenguaje de programación que mejor se adapta a cualquier usuario, es decir, está dirigido a toda persona que posea mínimos conocimientos de programación o que no están habituados con la informática, pero que requieren realizar actividades analizando diferentes tipos de datos (biólogos, médicos, físicos, químicos, maestros, etc.).

    R

    Posee particularidades para ejecutar programas lógico-matemático, como también se usa para calcular estadísticamente y realiza gráficos. Puede no ser el lenguaje más adecuado para el Big Data, pero usando R, se tiene a disposición una cantidad de librerías  y otras herramientas que son de gran calidad, a la hora de desarrollar un proyecto.

    Neo4j 

    Hoy día se posiciona como la herramienta más eficaz y robusta para analizar grupos de datos complicados. Algunos de sus algoritmos son utilizados en el descubrimiento de grandes estafas. De más está decir que sus particularidades, son muy bien aplicadas en Big Data.

    Aparte de las herramientas que ya se mencionaron, existen otras que de igual manera poseen características importantes para ser usadas en el Big Data, pero que han sido menos demandadas por las organizaciones, debido a que son menos eficientes en comparación con las citadas anteriormente, ellas son: Apache HBase, Cassandra, Apache Flink, Apache Kudu y Apache.

    Los instrumentos de Big Data ofrecen apoyos importantísimos a las organizaciones. La gran masa de datos que fluye por la autopista de la información en la actualidad. Son los que han dado paso a la creación de esta herramienta llamada Big Data. Si te interesa profundizar y aprender más acerca del tema, te invitamos a hacer una Maestría en Big Data y Business Analytics y convertirte en un excelente profesional de ese campo.

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