Os dados são o novo petróleo do mercado, e isso vem sendo lembrado sempre que os negócios precisam ser otimizados para serem lucrativos e sustentáveis. É nesse contexto no qual o Big Data e outras tecnologias imperam que está inserido o ecossistema Hadoop, composto por códigos abertos para tratamento de altos volumes de dados.

A ordem de grandeza da atualidade é de quintilhões de bytes e a periodicidade dessas somas de dados gerados é diária. Isso significa que a cada segundo informações são produzidas de um lado, coletadas de outro e utilizadas para retroalimentar sistemas complexos, que não só viabilizam a operação das empresas, mas contribuem para a definição de estratégias.

Negócios baseados em dados ganham especialmente no processo decisório, no qual são definidas diretrizes relacionadas ao marketing, ao relacionamento com cliente, ao risco de crédito, à contratação de fornecedores e ao estabelecimento de parcerias.

O processamento de dados em quantidade absurda precisa ser rápido. Decisões não podem esperar, pois o mercado está cada vez mais dinâmico e intolerante à intempestividade.

O Big Data chegou para responder a essa demanda da era digital, e o ecossistema Hadoop trouxe ferramentas essenciais para que dados pudessem ser transformados em ativos valiosos para as empresas.

Siga a leitura deste artigo e conheça um pouco melhor esse conjunto de soluções que permitem que dados de diversas origens, em diversos formatos, possam reverter benefícios para o negócio. Boa leitura!

O que é o ecossistema Hadoop?

A razão de ser desse conjunto de ferramentas que compõem o Hadoop é permitir o processamento e o armazenamento de grandes quantidades de dados de forma distribuída, ou seja, utilizando clusters de computadores, de baixo custo e tolerantes a falhas.

Esse framework, mantido pela Apache Software Foundation, é open-source e contém módulos construídos em Java.

A plataforma acaba sendo confundida com um banco de dados, mas vai muito além. O também chamado Apache Software Hadoop é um ecossistema completo para computação para comportar o processamento de muitos dados em alta velocidade.

Esse processamento é dividido em vários nós ou clusters, para maximizar o poder computacional. Para simplificar, cluster é o conjunto de hardwares que trabalham sincronizadamente para funcionar como se fosse um único computador. Assim, diversas máquinas atuam de forma organizada como se fossem uma só.

Essa clusterização é necessária porque um único servidor não conseguiria processar tantos dados. Dessa forma, é possível oferecer armazenamento, processamento, acesso, segurança, operação e governança.

Se fôssemos resumir a plataforma Hadoop veríamos que é uma ferramenta robusta e confiável para tratamento de dados, que pode ser adotada por empresas de todos os ramos e portes.

Desde sua criação, em 2006, esse arcabouço de softwares vem ocupando cada vez mais espaço nas organizações, se integrando a diversas aplicações que compõem a arquitetura corporativa.

Como as empresas estão utilizando o Apache Hadoop?

O mercado vem sendo profundamente impactado pelo poder de análise de massas de dados aliado à capacidade dos dispositivos que estão conectados a todo momento.

Usar essa realidade a favor do negócio é vital, e graças a tecnologias como o Hadoop, tem sido possível armazenar e processar todo tipo de informação, sem preocupação com o tamanho.

De forma econômica e eficiente, o ecossistema fornece saídas inteligentes para lidar com volumes crescentes de dados, com características diversas — não importa se são imagens, textos, tabelas, gráficos, áudios, vídeos ou coordenadas geográficas.

Entre os usos mais comuns do Hadoop nas empresas estão:

• coleta de insights sobre clientes para melhorar a linguagem e a abordagem nas estratégias de relacionamento;
• análise do sentimento do público-alvo em relação à marca, a partir de manifestações no mundo virtual — especialmente nas redes sociais;
• compreensão da jornada do consumidor, auxiliando no entendimento do perfil do cliente e do seu comportamento de consumo;
• consolidação, combinação e análise de múltiplas fontes de dados estruturados e não estruturados, resultantes das interações entre empresas e clientes por meio de vários canais;
• detecção de fraudes, mitigando o risco de crédito, de imagem e de perda financeira;
• personalização do atendimento ao cliente, incluindo funcionalidades de recomendação de produtos/serviços de forma contextualizada e alinhada ao momento de compra do cliente;
• criação de campanhas de marketing mais certeiras e com melhor alcance dos resultados esperados;
• análise da concorrência a partir de dados sólidos;
• redesenho de produtos e de embalagens, de acordo com gostos e necessidades dos clientes;
• combate a spam e malwares no recebimento de conteúdos;
• oferta ativa e personalizada a partir da posição geográfica dos dispositivos que o cliente porta combinada com os interesses de consumo já mapeados.

Como ele funciona?

Para executar tarefas de forma distribuída e gerenciada, racionalizando o consumo de hardware e simplificando a construção de códigos, o Hadoop conta com um conjunto de tecnologias.

Esse arcabouço de software open source — que permite a execução de aplicações utilizando milhares de máquinas — tem ferramentas que garantem performance de análise e interpretação de dados.

Para entender seu funcionamento, então, é preciso ter uma noção da função de cada um desses componentes. Afinal, trata-se de um ecossistema no qual o resultado final depende da atuação coordenada de diversas soluções.

Conheça, inicialmente, os dois elementos nativos que compõem o ecossistema Hadoop.

Hadoop File System (HDFS)

O HDFS é responsável pelo armazenamento distribuído e pela clusterização de computadores que suportarão a guarda dos dados, utilizando grandes blocos de memória.

Esse sistema gerencia o disco das máquinas que formam o cluster, além de servir para a leitura e a gravação dos dados.

Tem como características:

• escalabilidade para armazenar volumes expressivos de dados;
• tolerância a falhas e redirecionamento automático de dados;
• confiabilidade fornecida pela geração de cópias de dados;
• portabilidade entre hardwares e sistemas similares.

MapReduce

Gerencia o processamento dos dados em ambiente de cluster. É um modelo de programação desenvolvido para processar em larga escala, tendo como bases o mapeamento (map) e a redução (reduce).

É caracterizado pela:

• flexibilidade para processar dados de diferentes tipos e formatos;
• acessibilidade para suportar diversas linguagens de programação;
• confiabilidade para permitir a execução de jobs em paralelo, sem perda de desempenho.

Como a missão do Hadoop é complexa, diversas outras inteligências computacionais precisaram ser agregadas para uma entrega completa em termos de captura, refinamento, limpeza, combinação, processamento e entrega de informações a partir de dados de diversas naturezas.

Buscamos trazer o foco de atuação de cada uma dessas aplicações, de forma resumida. Acompanhe!

HBase

É um banco de dados não relacional e orientado a colunas, projetado para lidar com grandes conjuntos de dados. É conhecido como a base de dados oficial do Hadoop.

Oozie

Trata-se de um sistema de agendamento de workflow utilizado para organizar e gerenciar os jobs simultâneos enviados pelo MapReduce.

Pig

É uma linguagem de procedimentos de alto nível para consultar conjuntos de dados que, além de grandes, são semiestruturados — duas qualidades que tornam a análise de dados muito mais complexa.

Sqoop

A responsabilidade desse projeto é importar e exportar dados de bases relacionais.

ZooKeeper

É um serviço que gerencia conjuntos de clusters por meio de uma coordenação distribuída.

Flume e Chukwa

São serviços de envio de dados diretamente para o HDFS. Funcionam em ambiente distribuído, ou seja, em clusters, para dar eficiência à coleta, agregação e movimentação de grandes quantidades de dados.

Mahout

É dedicado a disciplinas da Ciência de Dados, como o Machine Learning. Permite o uso dos principais algoritmos de clustering, modelagem estatística e testes de regressão.

Kafka

Desenvolvido pelo LinkedIn e liberado para uso open source posteriormente, esse sistema gerencia fluxos de dados em tempo real. A origem dos dados são websites, sensores e aplicações.

Ambari

Objetiva tornar o gerenciamento Hadoop mais simples. Fornece uma interface de usuário web intuitiva e fácil de usar no monitoramento de clusters.

Yarn

Ao se conectar com o HDFS, o Yam gerencia recursos por meio de clusters, além de realizar agendamentos de recursos.

Hive

É um conversor SQL em MapReduces. Permite que usuários de negócio e analistas de dados usem análises preferenciais, relatórios e ferramentas de exposição de dados.

Common

Contém utilitários e bibliotecas Java, que têm arquivos e scripts para uso do Hadoop.

Spark

Essa ferramenta de Big Data é capaz de processar grandes conjuntos de dados. Em relação ao MapReduce, o ganho de velocidade de processamento é 100 vezes maior.

Quais são as vantagens do Hadoop?

O elefantinho mascote do Apache Hadoop tem muitas outras qualidades além de ser charmoso: ele representa uma nova maneira de lidar com dados em volumes exponenciais.

Os valiosos benefícios desse tipo de tecnologia já são conhecidos daquelas organizações que resolveram investir em um arcabouço open source e de baixo custo em termos de consumo de infraestrutura.

Para as empresas que ainda estão avaliando sua implementação, vale a pena conhecer suas vantagens também. Acompanhe!

É escalável e distribuído

A plataforma Hadoop oferece escala em dois sentidos: armazenamento e processamento. Isso acontece graças ao fato de trabalhar em uma arquitetura distribuída e de uma infraestrutura que não precisa ser especializada — portanto, não requer aquisição de servidores ou storages específicos, nem infraestrutura de alto desempenho.

Com essa escalabilidade, podem ser executados aplicativos em milhares de máquinas trabalhando de forma clusterizada.

É econômico

Normalmente, grandes bases de dados consomem recursos caros nos parques tecnológicos. Esse custo é percebido especialmente quando é preciso processar volumes maciços de dados, que exigem o acionamento de cada vez mais hardwares de alta performance.

Na tentativa de reduzir despesas, muitas empresas acabam extraindo dados e segmentando-os externamente para avaliar quais são os realmente valiosos para o negócio. Nesse processo, muito dado bruto é excluído, prejudicando análises futuras ou sob outras perspectivas.

Como o Hadoop já foi construído para escalar sua arquitetura conforme a demanda, todo o conjunto de dados da empresa fica sempre disponível. Tudo isso acontece sem deixar a empresa refém das caras licenças de software, já que o ecossistema é aberto.

É flexível

Diferentes visões de negócio podem ser acessadas pelas empresas, independentemente das informações serem estruturadas ou não. Com isso, a solução pode ser usada para obter dados sobre o negócio, originados de mídias sociais, e-mails, chats, navegação em website ou planilhas.

Essa abrangência de formatos permite que o Hadoop se torne o repositório principal de dados e de informações do negócio ou até mesmo um datalake — “depósito” de dados em estado bruto, sem processamento, análise ou mesmo regras de governança — para o cruzamento de dados atuais ou séries históricas.

É rápido

O Hadoop proporciona a distribuição de dados com duas cópias ou mais entre servidores low-end diversos. Vale reforçar que esses servidores são de baixo custo por serem montados com peças de hardware básico, que pode ser incrementado ao se adicionar mais componentes, como memória.

Por meio de uma técnica de mapeamento e processamento distribuídos, há o endereçamento de outras integrações com ferramentas para visualização, consultas dinâmicas, fluxos, modelagem de dados e tendências estatísticas.

Nesse quesito, vale lembrar que a tecnologia de conteinerização (cloud container) agrega funcionalidades para compartilhar recursos para mais agilidade, resiliência e performance.

É tolerante a falhas

Quando a empresa lida com grandes grupos de dados, é preciso garantir a confiabilidade, a segurança, a integridade e a disponibilidade dessas informações.

Ao enviar dados para um nó individual (servidor), ferramentas nativas do Hadoop replicam esses dados para outros nós do cluster. Isso significa que, em caso de falha, haverá sempre um espelhamento disponível para uso.

Assim, quando há falha de processamento em um nó, há redirecionamento automático das tarefas para os nós restantes no cluster.

Como o Hadoop se relaciona com a Cloud Computing?

Cloud Computing e Big Data são dois conceitos que andam de mãos dadas, de forma praticamente interdependente.

A computação em nuvem traz recursos capazes de organizar armazenamento e processamento de dados, tornando as rotinas necessárias mais simples e acessíveis.

Esses dois conceitos permitem uma lógica baseada na não materialização, ou seja, na não exigência de espaço físico. Essa premissa é a da mobilidade, viável graças à nuvem, na qual dados, sistemas e plataformas podem ser acessíveis a partir de qualquer localização geográfica, bastando uma conexão com a internet.

É nessa relação entre Cloud e Big Data que o ecossistema Hadoop se encaixa perfeitamente. Isso acontece porque os serviços em nuvem permitem que empresas tratem dados massivos sem demandar a aquisição de servidores físicos e outros hardwares.

Basta dar uma conferida nos benefícios da Cloud Computing que fica fácil entender sua ligação com o Apache Hadoop:

• estrutura personalizada e escalável de acordo com a demanda;
• simplicidade e velocidade aliadas à alta capacidade de processamento;
• monitoramento de processos e tarefas em tempo real;
• segurança de dados e atualizações automáticas.

Uma das engrenagens do Hadoop em direção à Cloud é a complexidade crescente dos trabalhos voltados para decisões baseadas em dados. O mercado é dinâmico e apresenta novos desafios a todo momento, e acompanhar esse ritmo é quase impossível para sistemas de Business Intelligence não escaláveis, centralizados, não integráveis com outras soluções e presos a infraestruturas robustas, caras e físicas.

O que se percebe é que, quanto mais as empresas migram a inteligência do seu negócio para a nuvem, mais elas se interessam pelo Hadoop e buscam adotá-lo para extraírem o máximo de resultados dos recursos de análise de dados.

Quais são as semelhanças com outras tecnologias?

Quem começa a buscar informações sobre o ecossistema Hadoop acaba se deparando com referência ao modelo Spark.

O que explica essa proximidade é o berço de ambas as tecnologias: a Apache Foundation. No entanto, a arquitetura de cada uma é direcionada para objetivos bem exclusivos. O Hadoop é um framework para desenvolvimento de aplicações distribuídas, e o Spark é uma ferramenta de Big Data em si.

O foco do Spark é velocidade e facilidade de uso para gerar análises sofisticadas. Com base em algumas API de alto nível em Java, Python e Scala aliadas a bibliotecas próprias, ele permite trabalhar com SQL, streaming e análises complexas em uma mesma aplicação.

A comparação realmente é comum, mas o mais apropriado é enxergar o Hadoop como um software de código aberto, que permite armazenar dados de forma confiável, e o Spark como um instrumento para compreensão dos dados.

Uma vez que os dados estejam em Hadoop, o Spark pode entrar em cena, por exemplo, para análises em tempo real. Essa tem sido uma das formas mais usadas de combinação das tecnologias para extrair mais valor dos dados do negócio.

Essa união de esforços não incrementa o custo, já que Hadoop e Spark são livres. Em ambos os casos o custo total pode ser majorado apenas se contratados alguns suportes específicos.

Por outro lado, a dupla otimiza a velocidade da execução das aplicações em cluster, tornando-as até 100 vezes mais eficientes. O motivo? O Apache Spark roda em memória, e não em unidades de disco rígido.

Vamos a algumas características que mostram o potencial de cada uma dessas soluções e provam que, embora elas sejam melhores quando unidas, também têm pontos específicos.

Projetos com objetivos diferentes

Embora desenvolvidas para Big Data, Hadoop e Spark não têm a mesma finalidade.

O primeiro é basicamente uma plataforma capaz de armazenar qualquer tipo de dado para análises complexas. Ao contrário dos modelos tradicionais, o Hadoop armazena os dados em seu formato nativo e realiza, em escala, a transformação desses insumos informacionais.

Já o segundo, por implementar o conceito de RDD (Resilient Distributed Datasets), permite o reuso de dados distribuídos em aplicações, provendo recuperação de falhas em clusters.

Um existe sem o outro

O Hadoop se destaca pela capacidade de armazenamento, mas é também uma ferramenta para processamento — por meio do MapReduce —, de forma que o Spark é dispensável para processar dados.

Por outro lado, o Spark também funciona sem Hadoop. Pode muito bem ser integrado a outro sistema de gerenciamento de arquivos ou outra plataforma de dados baseada em computação em nuvem.

O certo é que ambos dão mais resultados quando implementados juntos.

Velocidade faz diferença

O Spark ganha em velocidade quando comparado ao Hadoop, por ter formas diferentes de processamento de dados. O MapRedue do Hadoop opera em etapas e o Spark funciona a partir de conjuntos de dados de uma vez só.

O fluxo de trabalho do MapReduce é baseado na leitura dos dados, na realização de operações, na inscrição dos resultados no agrupamento, na leitura dos dados atualizados a partir do agrupamento, na realização da próxima operação e na inscrição dos resultados no cluster.

Já o Spark consegue completar as operações de análises de dados diretamente na memória, em tempo real. Sua sequência é: leitura dos dados do cluster, realização de operações analíticas, inscrição dos resultados no cluster e fim. É essa simplicidade que garante a velocidade da ferramenta.

Velocidade nem sempre é tudo

A depender da necessidade da empresa, a velocidade do Spark é dispensável. O estilo do MapReduce pode comportar as operações de dados e requisições de informação a partir do processamento em lote.

A menos que seja preciso fazer a análise de fluxos contínuos de dados ou executar múltiplas operações, o Hadoop pode ser suficiente.

Aplicações voltadas para o aprendizado de máquina também são um divisor de águas quando se precisa decidir entre agregar ou não o Spark ao Hadoop: se Machine Learning estiver no radar, o Spark precisará entrar em cena.

Padrões diferentes de resiliência

O Hadoop é naturalmente resistente a falhas, como quedas de sistemas. Como os dados são gravados em disco depois de cada operação, fica fácil recuperá-los e redirecioná-los para a continuidade das operações.

Quanto ao Spark, a resiliência pode ser considerada integrada, já que os objetos virtuais que compõem o dado são armazenados em conjuntos de dados resilientes — os RDD que já citamos —, distribuídos por todo o cluster. Assim, a recuperação completa perante falhas é possível.

Qual é o futuro para o elefantinho?

O mercado é a cada dia mais digital. Os impactos dessa transformação têm forçado a quebra de paradigmas e a adoção de soluções inovadoras e até disruptivas.

As três dimensões do Big Data estão presentes, e a lição que as organizações já estão aprendendo é que lidar com volume, variedade e velocidade é uma obrigação, não uma opção.

Big Data é um termo já gravado no vocabulário das empresas, e a Ciência de Dados tem impulsionado o acréscimo de outros elementos na ordem do dia dos gestores e analistas: inteligência artificial é um bom exemplo.

Isso mostra que daqui para frente, a Cloud Computing será cada vez mais a realidade dos negócios de todos os portes. Os recursos que ela disponibiliza para coleta e análise de dados podem ser potencializados com soluções robustas, que não necessariamente precisam ser caras.

O ecossistema Hadoop é prova disso e tem sido um instrumento poderoso para que as empresas se adaptem a novas formas de capturar, avaliar e compreender dados que são o retrato do seu negócio.

Não se trata de algo trivial implementar esse tipo de solução, mas superar os desafios do mercado é algo que fala mais alto e exige uma revisão de processos, governança, de ferramentas e de infraestrutura tecnológica.

O ecossistema Hadoop tem sido uma das opções de investimento digital por parte das empresas que já compreenderam que dados são muito mais do que partes que compõem uma informação. Eles são a base de toda tomada de decisão certeira e insumos centrais para que o sucesso perene seja alcançado.

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