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7 software de código abierto populares en big data

Data 
14/12/2023

El Big Data es una de las principales herramientas que se utilizan hoy en día para el análisis de grandes conjuntos de datos. A partir de estos, se puede obtener información de utilidad para las empresas, que les ayuden a tomar mejores decisiones estratégicas. Para dicho análisis, existen múltiples opciones de software de código abierto, y de ellas son de las que vamos a hablarte en esta ocasión.

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¿Qué es el open source o software de código abierto?

Los software open source o de código abierto son aquellos cuyo código fuente es accesible y modificable por cualquier persona. De este modo, se facilita y fomenta la colaboración para adaptar el software a las necesidades particulares de cada usuario. Forman parte del Open Source Intelligence (OSINT)  y son uno de los tipos de frameworks de IA.

Dentro del Big Data, se han ido desarrollando con el paso de los años diferentes herramientas que son capaces de procesar y analizar volúmenes muy grandes de datos. Por la característica del código abierto, el personal de desarrollo e ingeniería puede ofrecer mejoras continuas, que no solo les benefician a ellos, sino a toda la comunidad que utiliza este software.

La transparencia del software de código abierto facilita la innovación y la actualización constante, y proporciona también confianza a quienes lo utilizan para comprender su funcionamiento y modificarlo según sean sus requisitos específicos. Como curiosidad, a la hora de desarrollar software como estos, se pueden emplear a su vez sistemas que también sean de código abierto, como es el caso de Jenkins.

 

software de código abierto

 

Mejores software de código abierto

Existen multitud de opciones a la hora de elegir un software open source. Para elegir, habrá que ver el tipo de datos y las características del análisis para valorar la compatibilidad. En cualquier caso, a continuación te dejamos los más conocidos. 

Apache Hadoop

Hadoop es uno de los software de código abierto más importantes y se le considera como el framework estándar en el Big Data. Almacena, analiza y procesa volúmenes muy grandes de información al momento, de ahí que sea utilizado por la red social Facebook.

Aunque su uso es más complejo que otras alternativas, presenta ventajas notables como el uso de modelos de programación sencillos que se distribuyen en conjuntos de datos en clusters; soporta varios sistemas operativos; presenta tolerancia a fallos de hardware y ofrece escalabilidad en el crecimiento de los sistemas de datos.

Apache Spark

Diseñado para ofrecer velocidad y facilidad de uso en la programación, Apache Spark fue uno de los software de código abierto pioneros. Trabaja con varios sistemas que funcionan como uno, es decir, cluster, y acepta varios lenguajes, como Python, Java o Scala. Su velocidad es muy elevada y puede llegar a superar en memoria y en disco, 100 y 10 veces, respectivamente, al sistema MapReduce de Hadoop.

Elasticsearch

Elasticsearch es conocido por su capacidad de búsqueda y análisis de datos de perfil complejo. Utiliza un motor de búsqueda distribuido que indexa y almacena datos con una alta eficiencia, por lo que facilita las búsquedas rápidas y con resultados de gran precisión. No requiere un esquema de la información que se añade, y está pensado para búsquedas de texto complicadas. Permite ver el estado de los nodos y se puede escalar.

Apache Storm

Storm es un sistema de computación distribuida en tiempo real que se emplea con flujos constantes de datos. Por ejemplo, los de las redes sociales o los de sensores de alta frecuencia. A pesar de que, como Hadoop, puede gestionar grandes volúmenes de datos, la particularidad de Storm es el tiempo real por su alta latencia.

Python

Python es un lenguaje avanzado de programación, pero que, sin embargo, es bastante sencillo de utilizar por quienes no cuentan con conocimientos de informática a nivel profesional, pero que trabajan con datos. De gran eficiencia, por su gran comunidad tiene múltiples librerías. No obstante, no es el software más rápido para Big Data.

 

software de código abierto

 

MongoDB

MongoDB es uno de los programas de código abierto para Big Data más empleados. Utiliza una base de datos NoSQL, que guarda los datos en documentos en vez de en registros. Se almacenan en BSON, una representación binaria de JSON. Su aplicación se da principalmente en proyectos que requieran escalabilidad, ya que cuenta con replicación y sharding.

Apache Cassandra

Es uno de los software de código abierto para Big Data más utilizados. La base de datos de Apache Cassandra está distribuida para incrementar el rendimiento en la entrada y salida de datos. Su uso es sencillo, es escalable y tolera fallos, pero no es la opción más indicada para el almacenamiento de datos empresariales.

Tanto los software disponibles como el Big Data continúan avanzando a pasos agigantados. Para estar al tanto de las últimas novedades, completa tu formación con el Máster en Big Data y Analytics.

 



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