A busca por soluções que possam auxiliar as empresas na construção de Big Data e uso de análise de dados é constante, mas vem esbarrado, principalmente, na falta de recursos.

A boa notícia é que pode haver uma solução: o Hadoop. Essa plataforma é livre, sendo uma das principais ferramentas utilizadas hoje para quem busca criar ambientes para a captação, processamento e análise de dados. Contudo, trata-se de uma tecnologia altamente complexa.

Mas, não se preocupe! Vamos falar um pouco mais sobre essa solução e suas principais características para você aprender a utilizá-la em sua empresa:

O que é o Hadoop?

A indústria 4.0, atual fruto da revolução trazida pela transformação digital dos meios de produção, tem enfrentado um grande desafio no que diz respeito a coleta e utilização de informações relevantes para as suas estratégias.

Cada vez mais percebemos a importância de dados gerados pelas interações entre negócios, clientes e fornecedores. No entanto, a gigante massa de informações é complexa de gerenciar.

Boa parte das soluções têm um alto custo, o que pode inviabilizar sua utilização quando falamos em médias e pequenas empresas, que mantêm pouco orçamento para utilização em TI e novas tecnologias.

Porém, o Hadoop tem se mostrado uma ótima opção de baixo custo para auxiliar os gestores a desenvolver soluções de armazenamento e análise de seus dados estratégicos.

O Hadoop é uma plataforma de código aberto, mantido atualmente pela Apache Software Foudation, inspirado pelos problemas enfrentados pelo Google na indexação de páginas web.

Hoje, a plataforma está disponível para download e utilização de forma livre na página da Apache, sendo possível para qualquer um com conhecimentos sobre o tema realizar sua implementação sem custos.

Dessa forma, é muito mais barato para uma empresa implantar uma solução de Big Data, baseada em Hadoop, pois basta que sua equipe realize essa implementação, ou a contratação de uma companhia especializada.

Como funciona o Hadoop?

O principal objetivo do Hadoop é realizar o processamento de dados de forma eficiente, utilizando o mínimo de recursos possível. Por conta disso, sua implementação se dá por meio de clusters, que trabalham com hardware commodity.

Dessa forma, ele pode executar um grande número de tarefas ao mesmo tempo, sem comprometer o processamento da infraestrutura de rede. Isso se dá pela maneira com que esse framework organiza o grande volume de dados a ser processado.

Imagine, por exemplo, que você tem um grande número de peças para carros em um depósito e precisa saber quantas são exclusivas de um determinado modelo. Em vez de ir de prateleira em prateleira catalogando cada uma delas até contar todas — o que levaria um bom tempo —, você poderia chamar alguns amigos e cada um deles faria a contagem do conteúdo de uma parte do galpão, somando os resultados ao final.

Dessa maneira, o resultado é encontrado de forma muito mais rápida, com uma economia de processamento, certo? Basicamente, é essa a ideia utilizada pelo Hadoop na hora de realizar uma análise de informações.

Contudo, pode haver algumas diferenças na maneira de processamento, pois nem todas as implementações de Hadoop utilizam seu conceito de forma pura. Existem vários frameworks baseados em sua infraestrutura que contam com adaptações.

Os módulos do Hadoop

O Hadoop conta com 4 módulos básicos em sua implementação original. A depender do framework escolhido, pode ser que esse número seja alterado. São eles:

Sistema de arquivos distribuídos

Esse é um dos módulos principais dos frameworks Hadoop. É por meio dele que se pode ter acesso direto a dados armazenados em um formato simples. Esse sistema de arquivos é o modo como o Hadoop realiza a guarda dos dados.

Mesmo que o sistema operacional utilizado tenha um sistema diferente, o framework faz uso de seu próprio método para catalogar todos os arquivos salvos em seu ambiente.

Map-reduce

O Map-reduce é o principal responsável por realizar o controle das tarefas de análise dentro dos frameworks baseados em Hadoop. Ele pode se ligar a grandes conjuntos de dados por meio da distribuição do processamento para vários nós.

Depois disso, basta realizar a combinação ou reduzir os resultados desses nós até chegar a uma conclusão. Seu nome deriva do modo como esse módulo processa a informação. Em um primeiro momento, são mapeados todos os nós existentes e depois reduzidos a master node.

Caso exista qualquer erro ou falha durante o processamento da informação em algum dos nós que componham a rede Hadoop, a responsabilidade é dividida entre os clusters restantes, evitando que isso comprometa a operação.

Hadoop Common

Esse módulo é responsável, principalmente, por realizar a tradução entre os dados armazenados na infraestrutura Hadoop e os sistemas do computador. É formado por algumas ferramentas desenvolvidas em Java.

YARN

O quarto e último módulo da infraestrutura é o YARN, que tem como responsabilidade gerenciar todos os recursos necessários para armazenar e processar os dados, como bibliotecas e sistemas terciários, que também podem fazer parte do ecossistema de análise.

Onde é aplicado

Várias empresas, até mesmo as grandes corporações, utilizam o Hadoop para realizar a análise de suas massas de dados. Entre os principais exemplos podemos citar as seguintes aplicações:

• Yahoo!: armazenamento de informações acerca da navegação de usuários;
• Facebook: armazenar cópias de dados para backup e fonte para relatórios;
• LinkedIn: processamento de pesquisas dentro da rede;
• Alibaba: processamento de dados específicos do negócio;
• Amazon: análise de recomendações e pesquisas de produtos.

O Hadoop é hoje a principal solução para empresas que buscam criar estratégias de Big Data com soluções de baixo custo e de forma bem construída, fornecendo, assim, economia e eficiência de processamento.

Quer aprofundar seus conhecimentos? Então continue com a gente e entenda a importância do Big Data na indústria 4.0!