Big Data

Los macrodatos,1 también llamados datos masivos, inteligencia de datos, datos a gran escala o big data (terminología en idioma inglés utilizada comúnmente) es un término que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. Los datos son la reproducción simbólica de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa; según la RAE «Información sobre algo concreto que permite su conocimiento exacto o sirve para deducir las consecuencias derivadas de un hecho».2 Por ende, los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos son más sofisticados y requieren un software especializado. En textos científicos en español, con frecuencia se usa directamente el término en inglés big data

En 2004, Google publicó un documento sobre un proceso llamado MapReduce que utiliza una arquitectura similar. El concepto MapReduce proporciona un modelo de procesamiento en paralelo, y se lanzó una implementación asociada para procesar grandes cantidades de datos. Con MapReduce, las consultas se dividen y distribuyen a través de nodos paralelos y se procesan en paralelo (el paso del Mapa). Los resultados se recopilan y se entregan (el paso Reducir). El marco fue muy exitoso, por lo que otros quisieron replicar el algoritmo. Por lo tanto, una implementación del marco MapReduce fue adoptada por un proyecto de código abierto Apache llamado Hadoop.37Apache Spark se desarrolló en 2012 en respuesta a las limitaciones del paradigma MapReduce, ya que agrega la capacidad de configurar muchas operaciones (no solo el mapa seguido de la reducción).

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