Un entrenamiento de Apache te permitirá aprender a manejar Hadoop, Spark, Hive o Cassandra. Si deseas trabajar en Ciencia de Datos, este es un paso esencial. Los softwares de código abierto de la Fundación Apache son muy utilizados en informática. En el campo de la Ciencia de Datos, varias de estas herramientas son consideradas imprescindibles. Por lo tanto, el dominio de estos softwares es una habilidad muy buscada en las empresas para aprovechar el Big Data. Hacer un entrenamiento de Apache puede permitirte obtener habilidades valiosas.
¿Qué es la Apache Software Foundation?
La Fundación de Software Apache es una organización sin fines de lucro, fundada en 1999 en Forest Hill, Maryland. Supervisa y apoya el desarrollo de software de código abierto.
Los miembros de esta fundación son contribuyentes a los diferentes proyectos. Los candidatos deben ser nominados y aprobados por una mayoría de miembros. Solo individuos pueden postularse, y no se admiten corporaciones.
La ASF supervisa más de 100 proyectos, muchos de los cuales se subdividen en subproyectos. Entre los más populares, podemos mencionar a Hadoop, Spark o Cassandra.
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es un marco de programación que permite procesar grandes conjuntos de datos dentro de un entorno distribuido. Es un framework gratuito basado en Java.
Los conjuntos de datos y las tareas analíticas se distribuyen entre los nodos de un clúster de computadoras. Esto permite descomponer las tareas en cargas de trabajo de menor escala ejecutadas en paralelo.
Es posible procesar datos estructurados y no estructurados. Dependiendo de las necesidades, se puede escalar de un solo servidor a miles de máquinas gracias al escalado.
Originalmente, Apache Hadoop fue creado para satisfacer las necesidades de empresas como Yahoo y Google. En sus inicios, estos gigantes tecnológicos necesitaban procesar grandes volúmenes de Big Data para entregar resultados de búsqueda web más rápidamente.
El proyecto Hadoop fue inspirado por Google MapReduce, un modelo de programación que permite dividir una aplicación en varias fracciones para ejecutar en diferentes nodos. Fue creado por Doug Cutting y Mike Cafarella, mientras trabajaban en Apache Nutch.
El proyecto de código abierto fue desplegado por Yahoo en código abierto en 2008. Fue en 2012 que la Fundación de Software Apache hizo disponible Hadoop para el público.
Este marco ha tenido un impacto mayor en el campo del Big Data. Se considera como la base del moderno Data Lake Cloud.
Ha democratizado el acceso al poder de cálculo, y ha permitido que las empresas analizaran conjuntos de Big Data utilizando software de código abierto y hardware económico. Era una alternativa viable a las soluciones de Data Warehouse propietarias y cerradas disponibles hasta entonces.
Muchas organizaciones han podido almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, acceder a un poder de cálculo masivo, a un costo menor y con una elasticidad incrementada en comparación con los Data Warehouses.
¿Qué es Cassandra?
Cassandra es un sistema de base de datos distribuido de código abierto diseñado para el almacenamiento y la gestión de grandes volúmenes de datos. Esta base de datos NoSQL distribuida fue inicialmente creada por Facebook para sus necesidades internas.
La empresa estadounidense necesitaba una base de datos para la funcionalidad de búsqueda de la app Messenger, para permitir a los usuarios encontrar rápidamente una conversación. La arquitectura de Cassandra combina el modelo de distribución presentado por Amazon con Dynamo para el escalado horizontal, y el motor de almacenamiento descrito por Google BigTable.
Así nació la base de datos altamente escalable adecuada para la mayoría de los casos de uso de Big Data. Facebook la liberó como proyecto de código abierto en julio de 2008. En marzo de 2009, se convirtió en un proyecto Apache Incubator antes de convertirse en un proyecto de nivel superior de la Fundación Apache en abril de 2010.
Esta plataforma está ahora disponible gratuitamente bajo la licencia Apache 2.0. Ofrece una disponibilidad continua sin interrupciones, un alto rendimiento, la escalabilidad necesaria para las aplicaciones modernas, al tiempo que ofrece simplicidad operativa y replicación entre Centros de Datos y regiones.
Varios petabytes de información pueden ser soportados, con miles de operaciones concurrentes por segundo. Por lo tanto, las empresas son capaces de procesar grandes volúmenes de datos en entornos híbridos y multi-cloud.
¿Qué es Hive?
Apache Hive es un sistema de Data Warehouse de código abierto distribuido. Permite realizar consultas y análisis sobre grandes conjuntos de datos almacenados en archivos de Hadoop y analizarlos.
Un Data Warehouse permite almacenar datos de manera centralizada, para simplificar su análisis. Con Hive, se pueden leer, escribir y manejar petabytes de datos utilizando SQL.
Basado en el marco de código abierto Apache Hadoop, Hive está estrechamente integrado con esta plataforma. Está diseñado para procesar rápidamente petabytes de datos. Su característica única es la capacidad de consultar grandes conjuntos de datos con Apache Tez o MapReduce a través de una interfaz SQL.
Originalmente, esta herramienta fue creada para permitir a los no programadores que conocen SQL trabajar en Big Data a través de la interfaz HiveQL. Utiliza la técnica de «batch processing» para consultar rápidamente una base de datos distribuida muy grande. Las consultas HiveQL se convierten en trabajos MapReduce o Tez ejecutados en el marco YARN de Hadoop. Las ventajas de Hive son su velocidad, su interfaz familiar, y su extensibilidad.
¿Qué es Spark?
Apache Spark es un marco para el procesamiento de datos que permite realizar tareas rápidamente en conjuntos de datos muy grandes y también puede distribuir tareas de procesamiento de datos entre múltiples ordenadores.
Estas dos capacidades lo convierten en un imprescindible para el Big Data y el Aprendizaje Automático: dos campos en los que se requiere un poder de cálculo masivo para procesar grandes volúmenes de datos.
Esta herramienta fue creada en AMPLab de la Universidad de California en Berkeley en 2009. Desde entonces, se ha convertido en uno de los principales marcos de Big Data.
La arquitectura de Spark se compone de dos componentes principales: el driver que convierte el código en múltiples tareas para distribuir, y los ejecutores de tareas.
Un gestor de clúster también es necesario para la mediación entre ambos. Es posible usar Spark en modo clúster independiente, o en combinación con Hadoop YARN, Kubernetes, Docker Swarm o Apache Mesos.
¿Qué es Kafka?
Apache Kafka es un Data Store distribuido, optimizado para la ingestión y el procesamiento de datos en streaming en tiempo real. Los datos en streaming se generan continuamente por miles de fuentes de datos enviando sus registros simultáneamente.
Por lo tanto, es necesario utilizar una plataforma capaz de manejar este flujo constante y de procesar los datos de forma secuencial e incremental.
Este es el papel de Kafka, que permite la «publicación / suscripción» de flujos de registros, de almacenar flujos de registros en el orden en que fueron generados, y de procesarlos en tiempo real.
Principalmente se utiliza Kafka para construir pipelines de datos en tiempo real y aplicaciones capaces de adaptarse. Esta herramienta combina la mensajería, el almacenamiento y el procesamiento de flujos para permitir el almacenamiento y análisis de datos históricos y en tiempo real.
Los principales casos de uso son la construcción de pipelines y las aplicaciones de streaming en tiempo real. Un pipeline de datos permite procesar y transferir los datos de un sistema a otro de manera eficiente, y una aplicación de streaming sirve para consumir flujos de datos. También se utiliza como intermediario de mensajes, para procesar y gestionar las comunicaciones entre dos aplicaciones.
El funcionamiento de Kafka se basa en dos modelos de mensajería: el encolamiento, y la publicación-suscripción. El encolamiento permite distribuir el procesamiento de datos entre varias instancias de clientes. Esto lo hace altamente escalable.
El enfoque de publicación-suscripción es, por otro lado, multi-suscripción. Sin embargo, cada mensaje va a cada suscriptor y por lo tanto no se pueden utilizar para distribuir el trabajo entre múltiples procesos.
Kafka utiliza un modelo de log particionado para combinar ambas soluciones. Consiste en una secuencia ordenada de registros, y los logs se dividen en segmentos o particiones que corresponden a los diferentes suscriptores.
¿Cómo seguir una formación de Apache?
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