3 melhores alternativas de Hadoop a serem consideradas para migração

Essa tecnologia fundamental de armazenamento e processamento de big data é um projeto de alto nível da Apache Software Foundation.

Por padrão, a instalação do Hadoop em um cluster requer máquinas pré-configuradas, instalação manual de pacotes e muitos outros movimentos. No entanto, a documentação geralmente está incompleta ou desatualizada. À medida que a tecnologia evolui, as empresas buscam alternativas ao “elefante”, que começa a perder popularidade.

O Hadoop passou por diferentes fases, desde ser inovador e valioso até agora atingir um platô de produtividade.

Neste artigo, discutiremos por que o Hadoop está perdendo popularidade e quais outras opções estão disponíveis para substituí-lo.

Hadoop não é apenas Hadoop

O Ecossistema Hadoop é um conjunto de ferramentas e serviços que podem ser usados para processar grandes conjuntos de dados. Ele consiste em quatro componentes principais: HDFS, MapReduce, YARN e Hadoop Common. Esses componentes trabalham juntos para fornecer recursos como armazenamento, análise e manutenção de dados.

Um ecossistema Hadoop é composto pelos seguintes elementos:

• HDFS: Hadoop Distributed File System

• YARN: Mais um negociador de recursos

• MapReduce: Processamento de dados baseado em programação

• Spark: processamento de dados na memória

• PIG, HIVE: Processamento baseado em consulta de serviços de dados

• HBase: banco de dados NoSQL

• Mahout, Spark MLLib: bibliotecas de algoritmos de aprendizado de máquina

• Solar, Lucene: pesquisa e indexação

• Zookeeper: gerenciando o cluster

• Oozie: agendamento de tarefas

  
  

O ecossistema Hadoop também inclui vários outros componentes além dos listados acima.

Por que o Hadoop está em declínio?

O Google Trends revela que o Hadoop foi o mais procurado de 2014 a 2017. Após esse período, o número de buscas por ele começou a diminuir. Este declínio não é surpreendente devido a vários fatores que sugerem sua eventual queda de popularidade.

Novas demandas de mercado para tecnologias emergentes e análise de dados

O Hadoop foi criado para atender à necessidade de armazenamento de big data. Hoje em dia, as pessoas querem mais dos sistemas de gerenciamento de dados, como análise mais rápida, armazenamento e computação separadamente e recursos AI/ML para inteligência artificial e aprendizado de máquina.

O Hadoop oferece suporte limitado para análise de big data em comparação com outras tecnologias emergentes, como Redis, Elastisearch e ClickHouse. Essas tecnologias têm se tornado cada vez mais populares por sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados.

Fornecedores e serviços de nuvem em rápido crescimento

A computação em nuvem avançou rapidamente na última década, superando empresas de software tradicionais como IBM e HP. No início, os fornecedores de nuvem usavam Infraestrutura como serviço (IaaS) para implantar o Hadoop no AWS EMR, que afirmava ser o cluster Hadoop mais usado no mundo. Usando os serviços de nuvem, os usuários podem ativar ou desativar facilmente um cluster a qualquer momento, além de aproveitar o serviço seguro de backup de dados.

Além disso, os fornecedores de nuvem fornecem uma variedade de serviços para criar um ecossistema geral para cenários de big data. Isso inclui AWS S3 para armazenamento econômico, Amazon DynamoDB para acesso rápido a dados de valor-chave e Athena como um serviço de consulta sem servidor para analisar big data.

Complexidade crescente do ecossistema Hadoop

O ecossistema Hadoop está se tornando cada vez mais complexo devido ao influxo de novas tecnologias e fornecedores de nuvem, dificultando o uso de todos os seus componentes pelos usuários. Uma alternativa é usar blocos de construção; no entanto, isso adiciona uma camada extra de complexidade.

A figura acima demonstra que pelo menos treze componentes são frequentemente usados no Hadoop, dificultando seu aprendizado e gerenciamento.

Quais são as alternativas?

A indústria de tecnologia está se adaptando aos problemas colocados pelo Hadoop, como complexidade e falta de processamento em tempo real. Outras soluções surgiram com o objetivo de abordar essas questões. Essas alternativas oferecem opções diferentes, dependendo se você precisa de uma infraestrutura local ou na nuvem.

Google BigQuery

BigQuery do Google é uma plataforma projetada para ajudar os usuários a analisar grandes quantidades de dados sem se preocupar com gerenciamento de banco de dados ou infraestrutura. Ele permite que os usuários usem SQL e utilize o Google Storage para análise interativa de dados.

Você não precisa investir em hardware extra para lidar com grandes quantidades de dados. Seus algoritmos ajudam a descobrir padrões de comportamento do usuário nos dados que seriam difíceis de identificar por meio de relatórios padrão.

O BigQuery é uma alternativa poderosa ao Hadoop porque se integra perfeitamente ao MapReduce. O Google adiciona continuamente recursos e atualizações do BigQuery para fornecer aos usuários uma experiência excepcional de análise de dados. Eles tornaram mais fácil importar conjuntos de dados personalizados e usá-los com serviços como o Google Analytics.

Apache SparkGenericName

Apache SparkGenericName é um mecanismo computacional popular e poderoso usado para dados do Hadoop. É uma atualização do Hadoop, proporcionando maior velocidade e suportando diversos aplicativos que podem ser utilizados.

O Spark é uma ferramenta que pode ser aplicada independentemente do Hadoop e tornou-se cada vez mais popular para fins analíticos. É mais prático que o Hadoop, tornando-o uma boa escolha para muitas empresas. A IBM e outras empresas o adotaram devido à sua flexibilidade e capacidade de trabalhar com diferentes fontes de dados.

O Spark é uma plataforma de código aberto que permite processamento rápido de dados em tempo real, até 100 vezes mais rápido que o MapReduce do Hadoop. Ele pode ser executado em várias plataformas, como Apache Mesos, EC2 e Hadoop - a partir de uma nuvem ou de um cluster dedicado. Isso o torna adequado para aplicativos baseados em aprendizado de máquina.

Floco de neve

Floco de neve é um serviço baseado em nuvem que fornece serviços de dados, como armazenamento, engenharia, ciência e desenvolvimento de aplicativos. Ele também permite o compartilhamento seguro e o consumo de dados em tempo real.

Um data warehouse em nuvem pode fornecer os benefícios de armazenar e gerenciar seus dados na nuvem. Embora o Hadoop seja uma excelente ferramenta para analisar grandes quantidades de dados, pode ser um desafio configurar e usar. Além disso, não oferece todos os recursos normalmente associados a um data warehouse.

O Snowflake pode reduzir a dificuldade e o custo de implantação do Hadoop no local ou na nuvem. Ele elimina a necessidade do Hadoop, pois não requer hardware, provisionamento de software, certificação de software de distribuição ou esforços de configuração.

Quando considerar alternativas ao Hadoop?

O Hadoop é uma das muitas soluções de big data existentes. À medida que o tamanho, a complexidade e o volume de dados crescem, as empresas estão explorando alternativas que podem oferecer desempenho, escalabilidade e benefícios de custo. Ao tomar essas decisões, é essencial considerar os casos de uso, orçamentos e objetivos específicos da organização antes de selecionar uma solução de big data.

Pode haver opções melhores do que migrar do Hadoop em muitos casos. Muitos clientes investiram pesadamente na plataforma, tornando muito caro migrar e testar uma nova. Portanto, a plataforma não pode ser abandonada. No entanto, alternativas devem ser levadas em consideração para novos casos de uso e componentes de solução de big data.

Resumindo

Não existe uma melhor alternativa para o Hadoop porque o Hadoop nunca foi apenas uma coisa. Em vez de acreditar nas alegações de que o Hadoop está desatualizado, pense no que você precisa da tecnologia e quais partes não atendem aos seus requisitos.

Por fim, a decisão de permanecer com o Hadoop ou mudar para outra solução de big data deve ser baseada no caso de uso e nas necessidades específicas da organização. É essencial considerar os benefícios de custo, escalabilidade e desempenho que diferentes tecnologias podem oferecer.

Com avaliação e pesquisa cuidadosas, as empresas podem fazer uma escolha informada que melhor atenda às suas necessidades.