O que é framework hadoop? Saiba mais!

Atualmente, o conceito de Big Data continua crescendo e se tornando cada vez mais importante. Afinal, sua aplicação estende-se a todas as áreas e segmentos de negócio. Desse modo, dominar o assunto é fundamental para quem deseja se adaptar ao mercado atual, independentemente de função. Em complemento ao tema, vale entender também o framework hadoop.
Essa ferramenta já foi a líder de mercado quando o objetivo é processamento de grandes bases de dados, justamente por suas características, 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 informações valiosas.
Tem interesse no assunto? Então, acompanhe este post até o final!

   O que é o framework hadoop? 

O hadoop é uma plataforma de processamento de dados que oferece recursos computacionais para gerenciamento de Big Data. É uma tecnologia administrada por uma empresa chamada Apache. Funciona como uma evolução da computação tradicional para superar as limitações que desenvolvedores e profissionais da área enfrentavam antigamente. 
O Big Data, por sua vez, consiste em: dados gerados em tempo real, em altíssima velocidade, em um grande volume e desorganizados, ou seja, estruturados ou não. Esses dados também são caracterizados pela diversidade de formatos e imprevisibilidade: pode ser um tweet, uma imagem, um vídeo, um e-mail ou um arquivo PDF.
O grande fator acerca desses dados é que, quando eles são devidamente analisados, viram insights precisos e valiosos para as empresas. Contudo, suas características são muito complexas e demandam maior atenção com relação à infraestrutura. 
Diante disso, a arquitetura padrão dos computadores usada antigamente começou a apresentar dificuldades. Uma delas era a falta de recursos suficientes.
O Big Data requer uma alta capacidade de processamento, ou seja, demanda um grande número de cálculos e operações realizadas ao mesmo tempo. Por outro lado, também é necessária uma estrutura de armazenamento maior do que o que algumas máquinas poderiam oferecer. 
Além disso, se os computadores que lidam com os dados sofrerem alguma pane, as operações são comprometidas, o que interfere a produtividade da empresa. Dessa forma, não é possível aproveitar a capacidade do Big Data por completo.
Por essa razão, o hadoop foi apresentado como uma solução específica 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 análise de dados. 

   Como funciona o framework hadoop?

Agora que já apresentamos como funciona o Big Data, vamos entender melhor como funciona a arquitetura do hadoop. 
Essa solução baseia-se no princípio de “dividir para conquistar”. Se um ou poucos computadores apresentam limitações para a análise dos dados, o ideal é usar vários deles com tarefas divididas.
Para isso, o hadoop aplica o que é chamado de clusterização: um conjunto imenso de máquinas trabalhando juntas como se fossem uma só. Elas operam em paralelo, com objetivo de reduzir os problemas da análise de Big Data. 
Podemos chamar essa estrutura de computação distribuída também. Ou seja, o sentido é de vários servidores — máquinas robustas que trabalham com uma finalidade definida — unidos e integrados para realizarem essas funções.
Ora, se há um projeto distribuído, temos um padrão bem complexo. Por isso, faz sentido que hajam ferramentas específicas para gerenciar esses computadores e estabelecer a integração entre eles, de modo a garantir o cumprimento do objetivo principal. Esse é justamente o propósito das ferramentas que compõem o ecossistema do hadoop.
Duas das principais soluções componentes são o HDFS e o MapReduce. O HDFS é focado em oferecer armazenamento em disco, ou seja, uma estrutura que permite salvar arquivos para operações posteriores.
Enquanto isso, o MapReduce se concentra em processamento de dados em uma arquitetura de cluster. O HDFS serve como um fundamento, enquanto o MapReduce faz o trabalho mais pesado.
Além dessas duas, temos diversas outras aplicações que cooperam com o trabalho junto aos dados e permitem que as empresas obtenham valor a partir deles. 

   Quais as principais vantagens do hadoop?

O framework se tornou líder de mercado por conta de seus benefícios. Vamos analisar alguns deles nos próximos parágrafos.

• Escalabilidade

O hadoop é uma ferramenta bem flexível, pois permite a análise de modelos de banco de dados que mudam constantemente de tamanho e complexidade.
No universo do Big Data, isso é comum. Com essa solução, é possível adquirir mais poder computacional de uma forma prática e ágil para suprir uma demanda maior. Desse modo, a empresa mantém o desempenho, independentemente da imprevisibilidade desses dados. 

• Baixo custo

A solução da Apache é de código aberto, ou seja, é aberta para qualquer profissional técnico modificar e não precisa de licença para uso por um Data Scientist (Cientista de Dados) ou por outros colaboradores. Sendo assim, é gratuito e não pesa nas contas da empresa que utilizar. 

• Agilidade 

Outro ponto é a velocidade no processamento desses dados, o que confere agilidade para as operações e tomadas de decisão da companhia com esses dados.
Como já vimos, a arquitetura funciona com base em múltiplos computadores robustos executando funções ao mesmo tempo — por essa razão, os longos prazos deixam de ser um problema. A principal implicação disso é a viabilidade de análises em tempo real e monitoramento de situações críticas. 

• Recuperação de desastres

Outra vantagem do ecossistema hadoop é a sua solução para manter os sistemas sempre disponíveis. Envolve uma estratégia de solução de desastres que consiste em substituir um servidor falho por outro rapidamente, sem que o erro comprometa as operações e a agilidade do trabalho. Dessa forma, a empresa se mantém consistente em suas análises.

   Como é aplicado?

Quando falamos em Big Data e em ferramentas como o hadoop, temos que mencionar suas aplicações. 
Uma delas são os sistemas de recomendação. Com base em um grande número de dados acerca dos clientes e de suas preferências, é possível sugerir o que um consumidor vai comprar em seguida. Dessa forma, a empresa aumenta as chances de venda e o fideliza, demonstrando que o conhece e oferece o que ele precisa. 
Outro exemplo é a identificação de fraudes em operações mais críticas, como as financeiras. Nesse caso, os sistemas analisam e monitoram as atividades e movimentações para identificar comportamentos suspeitos associados com fraudes. Assim, dá para prevenir os transtornos antes mesmo que eles ocorram, combatendo ameaças previamente.
Com cruzamento de dados diferentes e identificação de padrões e tendências nos dados, os sistemas de processamento geram insights que podem ser usados para as decisões de negócio das organizações. Desde comprar um novo ativo a realizar uma compra de outra companhia. 
Como vimos, o hadoop é uma aplicação poderosa para lidar com o Big Data. Ela oferece a capacidade computacional que as empresas precisam para tratar dados brutos e convertê-los em informação valiosa. Se você tem interesse em trabalhar na área, oportunidades não vão faltar!
Gostou de aprender mais sobre framework hadoop? Então deixe seu comentário nos contando se vocÊ já conhecia suas funcionalidades ou caso tenha ficado alguma dúvida!