{"id":16746,"date":"2020-04-03T08:00:26","date_gmt":"2020-04-03T11:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.impacta.com.br\/blog\/?p=16746"},"modified":"2020-04-03T08:00:26","modified_gmt":"2020-04-03T11:00:26","slug":"o-que-e-framework-hadoop-saiba-mais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.impacta.com.br\/blog\/o-que-e-framework-hadoop-saiba-mais\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 framework hadoop? Saiba mais!"},"content":{"rendered":"

Atualmente, o conceito de\u00a0Big Data<\/a>\u00a0continua crescendo e se tornando cada vez mais importante. Afinal, sua aplica\u00e7\u00e3o estende-se a todas as \u00e1reas e segmentos de neg\u00f3cio. Desse modo, dominar o assunto \u00e9 fundamental para quem deseja se adaptar ao mercado atual, independentemente de fun\u00e7\u00e3o. Em complemento ao tema, vale entender tamb\u00e9m o\u00a0framework hadoop<\/strong>.<\/span>
\nEssa ferramenta j\u00e1 foi a l\u00edder de mercado quando o objetivo \u00e9 processamento de grandes bases de dados, justamente por suas caracter\u00edsticas, como flexibilidade e baixo custo. Trata-se de uma tecnologia que suporta as atividades das empresas, concedendo maior poder computacional para transformar dados brutos em informa\u00e7\u00f5es valiosas.<\/span>
\nTem interesse no assunto? Ent\u00e3o, acompanhe este post at\u00e9 o final!<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0O que \u00e9 o framework hadoop?\u00a0<\/strong><\/span><\/h2>\n

O hadoop \u00e9 uma plataforma de processamento de dados que oferece recursos computacionais para gerenciamento de Big Data. \u00c9 uma tecnologia administrada por uma empresa chamada Apache. Funciona como uma evolu\u00e7\u00e3o da computa\u00e7\u00e3o tradicional para superar as limita\u00e7\u00f5es que\u00a0desenvolvedores<\/a>\u00a0e profissionais da \u00e1rea enfrentavam antigamente.\u00a0<\/span>
\nO Big Data, por sua vez, consiste em: dados gerados em tempo real, em alt\u00edssima velocidade, em um grande volume e desorganizados, ou seja, estruturados ou n\u00e3o. Esses dados tamb\u00e9m s\u00e3o caracterizados pela diversidade de formatos e imprevisibilidade: pode ser um tweet, uma imagem, um v\u00eddeo, um e-mail ou um arquivo PDF.<\/span>
\nO grande fator acerca desses dados \u00e9 que, quando eles s\u00e3o devidamente analisados, viram insights<\/em> precisos e valiosos para\u00a0as empresas<\/a>. Contudo, suas caracter\u00edsticas s\u00e3o muito complexas e demandam maior aten\u00e7\u00e3o com rela\u00e7\u00e3o \u00e0 infraestrutura.\u00a0<\/span>
\nDiante disso, a arquitetura padr\u00e3o dos computadores usada antigamente come\u00e7ou a apresentar dificuldades. Uma delas era a falta de recursos suficientes.<\/span>
\nO Big Data requer uma alta capacidade de processamento, ou seja, demanda um grande n\u00famero de c\u00e1lculos e opera\u00e7\u00f5es realizadas ao mesmo tempo. Por outro lado, tamb\u00e9m \u00e9 necess\u00e1ria uma estrutura de armazenamento maior do que o que algumas m\u00e1quinas poderiam oferecer.\u00a0<\/span>
\nAl\u00e9m disso, se os computadores que lidam com os dados sofrerem alguma pane, as opera\u00e7\u00f5es s\u00e3o comprometidas, o que interfere a\u00a0produtividade da empresa<\/a>. Dessa forma, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel aproveitar a capacidade do Big Data por completo.<\/span>
\nPor essa raz\u00e3o, o hadoop foi apresentado como uma solu\u00e7\u00e3o espec\u00edfica para essas necessidades. Para tanto, ele aplica um ecossistema inteiro de ferramentas que trabalham juntas a fim de eliminar essas barreiras e ajudar companhias a superarem os desafios da an\u00e1lise de dados.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0Como funciona o framework hadoop?<\/strong><\/span><\/h3>\n

Agora que j\u00e1 apresentamos como funciona o Big Data, vamos entender melhor como funciona a\u00a0arquitetura do hadoop<\/strong>.\u00a0<\/span>
\nEssa solu\u00e7\u00e3o baseia-se no princ\u00edpio de \u201cdividir para conquistar\u201d. Se um ou poucos computadores apresentam limita\u00e7\u00f5es para a\u00a0an\u00e1lise dos dados<\/a>, o ideal \u00e9 usar v\u00e1rios deles com tarefas divididas.<\/span>
\nPara isso, o hadoop aplica o que \u00e9 chamado de\u00a0clusteriza\u00e7\u00e3o<\/em>: um conjunto imenso de m\u00e1quinas trabalhando juntas como se fossem uma s\u00f3. Elas operam em paralelo, com objetivo de reduzir os problemas da an\u00e1lise de Big Data.\u00a0<\/span>
\nPodemos chamar essa estrutura de computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda tamb\u00e9m. Ou seja, o sentido \u00e9 de v\u00e1rios servidores \u2014 m\u00e1quinas robustas que trabalham com uma finalidade definida \u2014 unidos e integrados para realizarem essas fun\u00e7\u00f5es.<\/span>
\nOra, se h\u00e1 um projeto distribu\u00eddo, temos um padr\u00e3o bem complexo. Por isso, faz sentido que hajam ferramentas espec\u00edficas para gerenciar esses computadores e estabelecer a integra\u00e7\u00e3o entre eles, de modo a garantir o cumprimento do objetivo principal. Esse \u00e9 justamente o prop\u00f3sito das ferramentas que comp\u00f5em o ecossistema do hadoop.<\/span>
\nDuas das principais solu\u00e7\u00f5es componentes s\u00e3o o\u00a0HDFS<\/em><\/strong>\u00a0e o\u00a0MapReduce<\/em><\/strong>. O HDFS \u00e9 focado em oferecer armazenamento em disco, ou seja, uma estrutura que permite salvar arquivos para opera\u00e7\u00f5es posteriores.<\/span>
\nEnquanto isso, o MapReduce se concentra em processamento de dados em uma arquitetura de\u00a0cluster<\/em>. O HDFS serve como um fundamento, enquanto o MapReduce faz o trabalho mais pesado.<\/span>
\nAl\u00e9m dessas duas, temos diversas outras aplica\u00e7\u00f5es que cooperam com o trabalho junto aos dados e permitem que as empresas obtenham valor a partir deles.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00a0 \u00a0Quais as principais vantagens do hadoop?<\/strong><\/span><\/h4>\n

O framework se tornou l\u00edder de mercado por conta de seus benef\u00edcios. Vamos analisar alguns deles nos pr\u00f3ximos par\u00e1grafos.<\/span><\/p>\n