ESTUDIO, ANÁLISIS Y EVALUACIÓN DEL ENTORNO DE TRABAJO HADOOP. Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas

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1 ESTUDIO, ANÁLISIS Y EVALUACIÓN DEL ENTORNO DE TRABAJO HADOOP. Autor: Director: Rubio Echevarria, Raquel Contreras Bárcena, David Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas RESUMEN DEL PROYECTO Objetivos El objetivo principal de este proyecto es la investigación en el ecosistema Hadoop. Hadoop es un framework de trabajo que esta muy en auge pero del que hay poca información clara y concisa. En este proyecto se pretende reunir los conocimientos dispares que hay sobre Hadoop y llegar a entender su uso y su ecosistema. Se pretende además, sacar una conclusión sobre el uso de Hadoop hoy en día y el paradigma MapReduce. Finalmente, otro de los objetivos es la implantación de una distribución Hadoop y un programa MapReduce. Introducción La primera pregunta que debe ser respondida es: Qué es Big Data? En términos coloquiales podría decirse que Big Data consiste en el tratamiento masivo de grandes cantidades de datos informáticos los cuales son, muchas veces, dispares. La finalidad del tratamiento de todos estos datos es el análisis de los mismos para ayudar a la compañía y/o organización en la toma de decisiones y el entendimiento de los mismos. Los datos que componen un sistema Big Data son, normalmente, imposibles de tratar en una base de datos relacional, debido a que sería muy costoso y llevaría mucho tiempo.

2 Dado que Hadoop es la plataforma con más auge actualmente en el mundo Big Data, en este proyecto se ha decidido estudiar el desarrollo de Hadoop actual y abordar un sistema que está actualmente en crecimiento. Al ser un framework de software libre, las empresas están desarrollando y modificando Hadoop para que se ajuste a sus necesidades. También, empresas informáticas como IBM están desarrollando distribuciones Enterprise de Hadoop modificándolo y haciendo herramientas que permitan su uso en más alto nivel. Big Data y Hadoop Big Data es la parte de las tecnologías de la información que se encarga de almacenar y tratar grandes cantidades de información y grandes conjuntos de datos. El desarrollo de Big Data requiere que una gran cantidad de tipos diferentes de datos puedan ser integrados y procesados por el sistema. Dos grandes grupos principales de datos deben tratados en el sistema: datos estructurados y no estructurados. Hay cuatro características que forman parte de un sistema Big Data:! Volumen: cantidad de datos que se tratan en el sistema en cuestión.! Velocidad: rapidez a la que se procesan los datos del sistema.! Variedad: los diferentes tipos de datos que están presentes.! Veracidad: precisión de los datos de sistema Big Data. Hadoop es un framework de trabajo que permite manejar grandes cantidades de información de una manera eficaz y sencilla mediante el uso de hardware común.

3 Hadoop consiste en tres modulos principales: o Hadoop Common Módulo de utilidades comunes el cual soporta los demás módulos por los que está compuesto Hadoop. o Hadoop Distributed File System (HDFS) Sistema de archivos distribuidos que facilita la gestión de los ficheros y los archivos con un alto grado de fiabilidad y banda ancha, además, es muy económico. o Hadoop MapReduce Implementación del algoritmo de procesamiento de datos Map Reduce, cuenta con un alto rendimiento y trabaja de manera paralela con los datos distribuidos a través del HDFS Actualmente hay dos versiones principales de Hadoop: Hadoop 1 y Hadoop 2. Ambas tienen la misma lógica pero difieren en algunos detalles, Hadoop 2 tiene un modulo mas llamado Hadoop Yarn. La parte más importante y con más funcionalidad dentro de Hadoop es el MapReduce, la parte MapReduce es la encargada de tratar los datos del HDFS que se quieren procesar y dar unos resultados. En un programa MapReduce están siempre presentes al menos estas tres clases principales: o Clase Mapper: el Mapper implementa el método map, es la parte de programa Java Hadoop que se encarga de procesar los datos tal y cual se encuentran en el HDFS. Selecciona los datos que interesan para el programa en cuestión y los devuelve como datos intermedios que seguirán siendo procesados por el reduce.

4 o Clase Reducer: el Reducer implementa el método reduce, se encarga de recibir los datos intermedios. Recibe para cada key su lista de valores correspondiente. Devuelve conjuntos key-value tras tratar los datos y obtener el resultado requerido. o Clase Driver: La clase driver consta de una función main que recibe como parámetros el input y el output del MapReduce y que configura el job que se enviará al sistema Hadoop (cluster). Cabe destacar que en una instalación Hadoop distribuida el driver siempre se ejecuta en la máquina cliente. Resultados y conclusiones Se concluye que Hadoop es uno de los sistemas de tratamiento de datos distribuido más en auge pero que su uso a bajo nivel es complicado por lo que la mayoría de las organizaciones y compañías hacen uso de herramientas a más alto nivel que permiten la implantación de Hadoop de una manera más fácil y sencilla. Se concluye también que Hadoop puede ser un sistema de tratamiento de datos distribuidos muy potente gracias al paralelismo y la distribución de las ejecuciones pero siempre hay que adaptarlo al problema en cuestión que se quiera tratar, no es un paquete cerrado que sin modificarlo pueda ser usado por alguna compañía, por esta razón, la implantación de Hadoop en una organización siempre conlleva unos expertos que lo adapten al caso en cuestión y con ello unos costes económicos.

5 HADOOP FRAMEWORK STUDY, ANALYSIS AND EVALUATION. Author: Rubio Echevarria, Raquel Supervisor: Contreras Bárcena, David Contributor: ICAI Universidad Pontificia Comillas ABSTRACT Goal The principal goal of this project is to investigate the Hadoop Ecosystem. Hadoop is a very trendy framework nowadays but there is not enough clear and wellexplained information. In this project it is tried to gather all the information about hadoop as well as to understand the functionality, the usability and the entire Hadoop ecosystem. It is also tried to get a conclusion about Hadoop usage and about MapReduce paradigm. Finally, another goal is to implement a Hadoop distribution and a MapReduce programme. Introduction The first question that should be answered is: What is Big Data? In general terms, it can be said that Big Data is a technology that processes big amounts of data, this data can have many different data types. The goal of all this data processing is to analyse all the data in order to help the company when decisions need to be taken. It is normally impossible to process all the data that is in a Big Data system with a relational database because the cost is very high and it will take a lot of time.

6 In this project it will be studied the status of Hadoop due to the fact that Hadoop is the trendiest Big Data framework nowadays and it keeps growing. As it is a free source framework companies are modifying Hadoop in order to reach the goal they want. Moreover, IT companies as IBM are developing Hadoop enterprise solutions and tools that make Hadoop usage easier. Big Data and Hadoop Big Data is an IT technology that gathers and processes huge amounts of data. Big Data development requires that different types of data could be gathered and processed in the same system. There are two main type groups: structured data and unstructured data. There are four main characteristics in a Big Data system: - Volume: amount of data that is in the system. - Velocity: speed of processing. - Variety: different data types. - Veracity: how precise is the data in the system. Hadoop is a framework that allows to manage huge amounts of data in a simply and effective way by using commodity software. There are three main parts in Hadoop: o Hadoop Common It is the module with the common utilities, which holds all the other modules. o Hadoop Distributed File System (HDFS) Distributed file system which manages the files with a high reliability and bandwith, moreover, it is very economy.

7 o Hadoop MapReduce Implementation of the Map Reduce algorithm, it has a high performance and it works in parallel with the data distributed in the HDFS. Nowadays there are two Hadoop versions, Hadoop 1 and Hadoop 2. Both have the same functionality but they differ in some details, Hadoop 2 has one more module called Hadoop Yarn. The most important part in Hadoop is the MapReduce, MapReduce processes the data in the HDFS and comes up with the results that are wanted. In a MapReduce programme there are always at least these three classes: o Mapper class: Mapper implements the map method, is the part of the Java Hadoop programme that processes the data as it is in the HDFS. It selects the data that is important to the program and gives an output with intermediate results that will be processed by the reduce. o Reducer class: Reducer implements the reduce method. It receives the intermediate data. It receives a value list that corresponds with every key. It gives as a result key-value pairs after processing all the data. o Driver class: The driver class has a main function that receives the MapReduce input and output as parameters and configures the job that will be send to the Hadoop cluster. In a distributed implementation the driver class is always run in the client machine. Results and conclusions It can be concluded that Hadoop is one of the trendiest distributed systems framework but its usage at low level is complicated so many organizations use high level tools that permit to implement Hadoop in a simple manner. It can also be concluded that Hadoop is a powerful distributed systems framework because of the parallel and the distributed processing but it always needs to be adapted to every particular problem. It is not a final program that can be used by

8 any company, for that reason, Hadoop implementation in an organization requires experts that can adapt it to the organization and it is sometimes expensive.

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