Las mejores Tecnologías de Big Data que necesita conocer

Tecnologías de Big Data, La palabra de moda que se escucha mucho en los últimos días. En este artículo, discutiremos las tecnologías innovadoras que hicieron que el Big Data extendiera sus ramas para alcanzar mayores alturas.

• ¿Qué es la tecnología de Big Data?
• Tipos de Tecnología de Big Data
• Principales Tecnologías de Big Data
• Tecnologías Emergentes de Big Data

¿Qué es la Tecnología de Big Data?

La tecnología de Big Data se puede definir como una Utilidad de Software diseñada para Analizar, Procesar y Extraer la información de conjuntos de datos extremadamente complejos y grandes con los que el Software de Procesamiento de Datos Tradicional nunca podría lidiar.

Necesitamos Tecnologías de procesamiento de Big Data para Analizar esta enorme cantidad de datos en tiempo real y llegar a Conclusiones y Predicciones para reducir los riesgos en el futuro.

Ahora echemos un vistazo a las Categorías en las que se clasifican las Tecnologías de Big Data:

Tipos de Tecnologías de Big Data:

La tecnología de Big Data se clasifica principalmente en dos tipos:

1. Tecnologías Operativas de Big Data
2. Tecnologías Analíticas de Big Data

En primer lugar, el Big Data operativo se basa en los datos normales del día a día que generamos. Esto podría ser las Transacciones en línea, las Redes Sociales o los datos de una Organización en Particular, etc. Incluso puede considerar que este es un tipo de Datos en bruto que se utiliza para alimentar las Tecnologías Analíticas de Big Data.

Algunos ejemplos de Tecnologías Operativas de Big Data son los siguientes:

• Reservas de boletos en línea, que incluyen sus boletos de tren, boletos de avión, boletos de cine, etc.
• Compras en línea que son tu Amazon, Flipkart, Walmart, Snap deal y muchos más.
• Datos de sitios de medios sociales como Facebook, Instagram, lo que es la aplicación y mucho más.
• Los detalles de los empleados de cualquier Empresa Multinacional.

Así que, con esto, pasemos a las Tecnologías Analíticas de Big Data.

El Big Data analítico es como la versión avanzada de las tecnologías de Big Data. Es un poco complejo que el Big Data Operativo. En resumen, el big data analítico es donde entra en escena la parte del rendimiento real y las decisiones empresariales cruciales en tiempo real se toman mediante el análisis del Big Data Operativo.

Algunos ejemplos de Tecnologías Analíticas de Big Data son los siguientes:

• Marketing de acciones
• Llevar a cabo las misiones espaciales donde cada bit de información es crucial.
• Información de pronóstico del tiempo.
• Campos médicos en los que se puede controlar el estado de salud de un paciente en particular.

Echemos un vistazo a las principales Tecnologías de Big Data que se utilizan en las industrias de TI.

Las principales tecnologías de Big Data

Las principales tecnologías de big data se dividen en 4 campos que se clasifican de la siguiente manera:

• Almacenamiento de datos
• Minería de datos
• Análisis de datos
• Visualización de datos

Ahora, tratemos las tecnologías incluidas en cada una de estas categorías con sus hechos y capacidades, junto con las empresas que las utilizan.

Comencemos con las tecnologías de Big Data en el Almacenamiento de datos.

Almacenamiento de datos

Hadoop

Hadoop Framework fue diseñado para almacenar y procesar datos en un entorno de procesamiento de Datos Distribuido con hardware básico con un modelo de programación simple. Puede Almacenar y Analizar los datos presentes en diferentes máquinas con altas velocidades y Bajos Costos.

• • • • • Desarrollado por: Apache Software Foundation en el año 2011 el 10 de Diciembre.
        • Escrito en: JAVA
        • Versión estable actual: Hadoop 3.11

Empresas Que Utilizan Hadoop:

MongoDB

Las Bases de Datos de Documentos NoSQL como MongoDB, ofrecen una alternativa directa al esquema rígido utilizado en las Bases de Datos Relacionales. Esto permite a MongoDB ofrecer flexibilidad mientras maneja una amplia variedad de tipos de datos en grandes volúmenes y en Arquitecturas Distribuidas.

• • • • • Desarrollado por: MongoDB en el año 2009 el 11 de Febrero
        • Escrito en: C++, Go, JavaScript, Python
        • Versión estable actual: MongoDB 4.0.10

Empresas Que Utilizan MongoDB:

Rainstor

RainStor es una empresa de software que desarrolló un Sistema de Gestión de Bases de Datos del mismo nombre diseñado para Gestionar y analizar Big Data para grandes empresas. Utiliza Técnicas de deduplicación para organizar el proceso de almacenamiento de grandes cantidades de datos como referencia.

• • • • • Desarrollado por: RainStor de Software de la empresa en el año 2004.
        • Funciona como: SQL
        • Versión estable actual: RainStor 5.5

Empresas Que Utilizan RainStor:

Pedazo

Hunk le permite acceder a los datos en clústeres de Hadoop remotos a través de índices virtuales y usar el lenguaje de procesamiento de búsqueda Splunk para analizar sus datos. Con Hunk, puede Informar y visualizar grandes cantidades desde sus fuentes de datos Hadoop y NoSQL.

• • • • • Desarrollado por: Splunk INC en el año 2013.
        • Escrito en: JAVA
        • la versión estable Actual: Splunk Hunk 6.2

Ahora, pasemos a las Tecnologías Big Data, utilizado en la Minería de Datos.

Minería de datos

Presto

Presto es un motor de Consultas SQL Distribuidas de código abierto para ejecutar Consultas Analíticas Interactivas contra fuentes de datos de todos los tamaños, desde Gigabytes hasta Petabytes. Presto permite consultar datos en Hive, Cassandra, Bases de Datos Relacionales y Almacenes de Datos Propietarios.

• • • • • Desarrollado por: Fundación Apache en el año 2013.
        • Escrito en: JAVA
        • Versión estable actual: Presto 0.22

Empresas Que Utilizan Presto:

Rapid Miner

RapidMiner es una solución centralizada que cuenta con una interfaz Gráfica de Usuario muy potente y robusta que permite a los usuarios Crear, Entregar y mantener Análisis Predictivos. Permite crear flujos de trabajo muy avanzados, soporte de Scripting en varios idiomas.

• • • • • Desarrollado por: RapidMiner en el año 2001
        • Escrito en: JAVA
        • Versión estable actual: RapidMiner 9.2

Empresas Que Utilizan RapidMiner:

Elasticsearch

Elasticsearch es un motor de búsqueda basado en la Biblioteca de Lucene. Proporciona un Motor de Búsqueda de Texto Completo Distribuido, compatible con varios arrendatarios, con una interfaz Web HTTP y documentos JSON sin esquemas.

• • • • • Desarrollado por: Elastic NV en el año 2012.
        • Escrito en: JAVA
        • Versión estable actual: ElasticSearch 7.1

Empresas Que Utilizan Elasticsearch:

Con esto, ahora podemos pasar a las Tecnologías de Big Data utilizadas en el Análisis de datos.

análisis de Datos

Kafka

Apache Kafka es un Distribuida plataforma de Streaming. Una plataforma de streaming tiene tres Capacidades Clave que son las siguientes:

• • • • • Editor
        • Suscriptor
        • Consumidor

Esto es similar a una Cola de Mensajes o un Sistema de Mensajería de Empresa.

• Desarrollado por: Apache Software Foundation en el año 2011
• Escrito en: Scala, JAVA
• Versión estable actual: Apache Kafka 2.2.0

Empresas Que Utilizan Kafka:

Splunk

Splunk captura, Indexa y correlaciona datos en tiempo real en un Repositorio con capacidad de búsqueda desde el que puede generar Gráficos, Informes, Alertas, Paneles de control y Visualizaciones de Datos. También se utiliza para la Gestión de Aplicaciones, la Seguridad y el Cumplimiento, así como para el Análisis Empresarial y Web.

• • • • • Desarrollado por: Splunk INC en el año 2014, el 6 de Mayo
        • Escrito en: AJAX, C++, Python, XML
        • la versión estable Actual: Splunk 7.3

Empresas Que Utilizan Splunk:

KNIME

KNIME permite a los usuarios crear visualmente Flujos de Datos, ejecutar selectivamente algunos o todos los pasos de análisis e Inspeccionar los Resultados, Modelos y vistas interactivas. KNIME está escrito en Java y basado en Eclipse y hace uso de su mecanismo de extensión para agregar Complementos que proporcionan Funcionalidad Adicional.

• • • • • Desarrollado por: KNIME en el año 2008
        • Escrito en: JAVA
        • Versión estable actual: KNIME 3.7.2

Empresas Que Utilizan KNIME:

Chispa

Spark proporciona capacidades de computación en memoria para ofrecer velocidad, un Modelo de Ejecución Generalizado para admitir una amplia variedad de aplicaciones y API de Java, Scala y Python para facilitar el desarrollo.

• • • • • Desarrollado por: Apache Software Foundation
        • Escrito en: Java, Scala, Python, R
        • la versión estable Actual: Apache Spark 2.4.3

Empresas a través de la Chispa:

R-Idioma

R es un Lenguaje de Programación y entorno de software libre para Computación Estadística y Gráficos. El lenguaje R es ampliamente utilizado entre Estadísticos y Mineros de Datos para desarrollar Software Estadístico y principalmente en el Análisis de Datos.

• • • • • Desarrollado por: R-Fundación en el año 2000, de 29 de Febrero
        • Escrito en: Fortran
        • la versión estable Actual: R-3.6.0

Empresas Que Utilizan el Lenguaje R:

Blockchain

BlockChain se utiliza en funciones esenciales, como pagos, depósitos en garantía y títulos, también puede reducir el fraude, aumentar la privacidad financiera, acelerar las transacciones e internacionalizar los mercados.

BlockChain se puede utilizar para lograr lo siguiente en un entorno de Red Empresarial:

• • • • • Libro Mayor Compartido: Aquí podemos anexar el Sistema Distribuido de registros a través de una red Empresarial.
        • Contrato inteligente: Los términos comerciales se incrustan en la base de datos de transacciones y se ejecutan con transacciones.
        • Privacidad: Para garantizar una Visibilidad adecuada, las Transacciones son Seguras, Autenticadas y Verificables
        • Consenso: Todas las partes de una red comercial aceptan transacciones verificadas en red.

• Desarrollado por: Bitcoin
• Escrito en: JavaScript, C++, Python
• la versión estable Actual: Blockchain 4.0

Empresas Que Utilizan Blockchain:

Con esto, pasaremos a tecnologías de Big Data de visualización de datos

Visualización de datos

Tableau

Tableau es una herramienta de Visualización de Datos Potente y de más rápido crecimiento que se utiliza en la Industria de la Inteligencia Empresarial. El análisis de datos es muy rápido con Tableau y las visualizaciones creadas se presentan en forma de paneles y hojas de trabajo.

• • • • • Desarrollado por: TableAU De 2013 17 de Mayo
        • Escrito en: JAVA, C++, Python, C
        • Versión estable actual: TableAU 8.2

Empresas Que Utilizan Tableau:

Plotly

Se utiliza principalmente para hacer que la creación de gráficos sea más rápida y eficiente. Bibliotecas de API para Python, R, MATLAB, Node.js, Julia, Arduino y una API REST. Plotly también se puede usar para diseñar gráficos interactivos con Jupyter notebook.

• • • • • Desarrollado por: Plotly en el año 2012
        • Escrito en: JavaScript
        • la versión estable Actual: Plotly 1.47.4

las Empresas que utilizan Plotly:

ahora hablemos de las Tecnologías Emergentes de Big Data

Tecnologías Emergentes de Big Data

TensorFlow

TensorFlow tiene un Ecosistema Completo y Flexible de herramientas, Bibliotecas y recursos de la Comunidad que permite a los investigadores impulsar el estado de la técnica en Aprendizaje Automático y que los desarrolladores puedan crear e implementar fácilmente aplicaciones con tecnología de Aprendizaje automático.

• • • • • Desarrollado por: Google Cerebro del Equipo en el año 2019
        • Escrito en: Python, C++, CUDA
        • Versión estable actual: TensorFlow 2.0 beta

Empresas Que Utilizan TensorFlow:

Beam

Apache Beam proporciona una capa de API Portátil para crear sofisticados Canalizaciones de Procesamiento de Datos Paralelos que se pueden ejecutar a través de una diversidad de Motores o Corredores de Ejecución.

• • • • • Desarrollado por: Apache Software Foundation en el año 2016 15 de junio
        • Escrito en: JAVA, Python
        • Versión estable actual: Apache Beam 0.1.0 incubando.

Empresas Que Utilizan Beam:

Acoplador

Docker es una herramienta diseñada para facilitar la creación, Implementación y ejecución de aplicaciones mediante Contenedores. Los contenedores permiten a un desarrollador Empaquetar una aplicación con todas las partes que necesita, como Bibliotecas y otras Dependencias, y enviarla como un solo Paquete.

• • • • • Desarrollado por: ventana acoplable INC en el año 2003, de 13 de Marzo.
        • Escrito en: Go
        • Versión estable actual: Docker 18.09

Empresas Que Utilizan Docker:

Airflow

Apache Airflow es un Sistema de Programación y Automatización de flujos de trabajo que se puede usar para crear y administrar Canalizaciones de datos. Airflow utiliza flujos de trabajo hechos de Gráficos Acíclicos Dirigidos (DAG) de tareas. La definición de Flujos de trabajo en código facilita el Mantenimiento, las Pruebas y el Control de versiones.

• • • • • Desarrollado por: Apache Software Foundation el 15 de mayo de 2019
        • Escrito en: Python
        • Versión estable actual: Apache AirFlow 1.10.3

Empresas que utilizan el Flujo de aire:

Kubernetes

Kubernetes es una herramienta de Gestión de Contenedores y Clústeres Independiente del proveedor, de código abierto de Google en 2014. Proporciona una plataforma para la Automatización, Implementación, Escalado y Operaciones de Contenedores de Aplicaciones en Clústeres de Hosts.

• • • • • Desarrollado por: Cloud Native Computing Foundation en el año 2015 21 de julio
        • Escrito en: Go
        • Versión estable actual: Kubernetes 1.14

Empresas Que Utilizan Kubernetes:

Con esto, llegamos al final de este artículo. Espero haber arrojado algo de luz sobre sus conocimientos sobre Big Data y sus Tecnologías.

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