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Función: HDFS permite almacenar grandes archivos dividiéndolos en bloques más pequeños (generalmente de 128 MB) y distribuyéndolos a través de múltiples nodos en un clúster. También replica estos bloques para asegurar alta disponibilidad y tolerancia a fallos.

Componentes Clave:

NameNode: Es el "maestro" del HDFS. Gestiona el espacio de nombres del sistema de archivos (la estructura de directorios y archivos) y regula el acceso de los clientes a los archivos. Mantiene metadatos sobre la ubicación de los bloques de datos en los DataNodes.

DataNode: Son los "esclavos". Almacenan los bloques de datos reales. Cada DataNode envía periódicamente informes al NameNode sobre los bloques que almacena.

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Framework de código abierto para el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos (Big Data) en clústeres de computadoras. Está diseñado para escalar horizontalmente desde unos pocos servidores hasta miles de máquinas, cada una ofreciendo almacenamiento y procesamiento local. Este sistema permite manejar datos de forma eficiente, tolerante a fallos y de manera paralela, lo que lo hace ideal para aplicaciones que requieren análisis masivo de información en tiempo real o por lotes. Es ampliamente utilizado en entornos empresariales, científicos y tecnológicos.

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Función: YARN separa la gestión de recursos de la lógica de procesamiento de datos, permitiendo que múltiples motores de procesamiento de datos (como MapReduce, Spark) operen sobre los datos almacenados en HDFS.

Componentes Clave:

Resource Manager: Se ejecuta en el nodo maestro y es el programador de recursos global. Asigna recursos (contenedores) a las aplicaciones en función de sus necesidades y realiza un seguimiento de los Node Managers.

Node Manager: Se ejecuta en cada nodo esclavo del clúster. Se comunica con el Resource Manager, registra la información de los recursos del nodo y lanza y supervisa los contenedores (procesos) para las aplicaciones.

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link:

https://aitor-medrano.github.io/iabd2223/hadoop/03hadoop.html

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Learn Hadoop with comprehensive tutorials covering its architecture, components, and ecosystem. Master big data processing and analytics using Hadoop.

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Es un modelo de programación que permite procesar grandes cantidades de datos en paralelo y de forma distribuida.ases del proceso:

Map (Mapeo):
Divide los datos en partes pequeñas y genera pares clave-valor.

Reduce (Reducción):
Agrupa las claves y resume los resultados.

Ventajas:

Procesamiento paralelo y escalable

Maneja grandes volúmenes de datos

Tolerante a fallo

Usos comunes:

Conteo de palabras

Análisis de logs

Procesamiento de datos de sensores o redes sociales