Las mejores herramientas de Big Data

En la actualidad nos enfrentamos a un gran número de datos e información, por lo que debemos de contar con las mejores y óptimas herramientas de Big Data. Estas deben de ser capaces de extraer, analizar, almacenar e interpretar los datos de la manera más eficiente posible.

En artículos anteriores hablamos acerca de qué es el Big Data y sus aplicaciones, por tanto, si estás interesado en conocer cuáles son las mejores herramientas de Big Data para aplicar en tu empresa no dejes de leer este artículo. Te lo contamos todo.

¿Cuáles son las mejores herramientas de Big Data?

Hoy en día tanto las empresas privadas como los organismos públicos plantean sus decisiones estratégicas en base a grandes volúmenes de datos. Esta gran cantidad se debe al imparable crecimiento de las tecnologías, donde encontramos las redes sociales, IoT o smartphones entre otros.

Este hecho ha sido clave para contar con herramientas capaces de transformar los datos en conocimiento y así tomar las mejores decisiones. Vamos a conocer cuáles son las mejores y las más utilizadas por las empresas.

Apache Hadoop

Podríamos decir que se trata del software más usado de Big Data. Se basa en un framework open source que permite almacenar y procesar grandes cantidades de datos mediante simples modelos de programación. Gracias a su escalabilidad, podemos pasar de operar en un solo servidor a hacerlo en muchos.

Amazon, Google o Facebook son algunas de las grandes empresas que hacen uso de dicha herramienta.

Apache Storm

Herramienta de Big Data open source el cual se puede emplear con cualquier lenguaje de programación. Procesa en tiempo real y de manera instantánea grandes volúmenes de datos provenientes de una fuente, siendo capaz de transformarlos en información para su monitorización y análisis momentáneo.

Como podemos ver, con respecto a la anterior herramienta, esta se diferencia en el procesado a tiempo real, procesando millones de mensajes por segundo.

Apache Spark

Apache Spark es una evolución de Apache Hadoop, procesando los datos hasta 100 veces más rápido. Trabaja en memoria y aplica una serie de optimizaciones a las operaciones y transformaciones a realizar sobre los datos en tiempo real. Este framework destaca por su rapidez.

Lenguaje R

Se trata de un lenguaje de programación muy parecido al matemático basado en cálculos estadísticos, así como en implementar al procesar los datos, visualizaciones de la información obtenida. De igual modo, también se hace uso de este para el análisis de alto volúmenes de datos.

Lenguaje Python

Este tipo de lenguaje ofrece la ventajas de poder ser utilizado con apenas un mínimo de conocimiento de informática, sin embargo no cuenta con tanta rapidez y velocidad.

Por otro lado, cuenta con una colección de librerías creada por la comunidad que lo sustenta. Esto hace que sea más fácil su desarrollo.

ElasticSearch

Por último, ElasticSearch es una herramienta de Big Data que consiste en un servidor de búsquedas para hacer consultas en base a grandes y complejos volúmenes de datos. Por tanto, se caracteriza por poder indexar datos y que las respuestas a las consultas sean rápidas, proporcionando un análisis mucho más eficiente.

Como acabamos de ver, existen diversas herramientas de Big Data encargadas del tratamiento y procesamiento de datos, cada una con sus características y peculiaridades, pero con un fin común, el correcto procesamiento de datos masivos.