El valor de la gestión de datos

¿Es posible configurar Hadoop en español?

Posted on Mon, Jan 19, 2015

Que Hadoop tenga su epicentro en los Estados Unidos no significa que el idioma cervantino sea algo ajeno a él. Muy al contrario, si por algo se caracteriza la tecnología Hadoop es por un uso globalizado dentro de un contexto internacional favorable, en un clima de apertura económica en el que los intercambios de productos, servicios e información fluye de un modo libre.

Hadoop espanol

 

El corazón tecnológico de Big Data, como es sabido, tiene un primer idioma que no es otro que el inglés, en parte por su origen y, al mismo tiempo, igualmente por la indudable influencia que ejerce el idioma sajón en el entorno tecnológico y comercial en general. Ello no obsta, sin embargo, para que a la hora de utilizarlo se facilite un aspecto tan fundamental como es el idioma para cualquier programa. 

Por lo tanto, en lo que respecta al castellano, encontraremos las herramientas necesarias para configurar Hadoop en español. Afortunadamente para todos los usuarios, tanto los de la versión opensource como, lógicamente, también los de las distribuciones comerciales, se nos permite elegir entre distintos idiomas. 

 

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¿Existen paquetes de idiomas para un Hadoop en español? 

Existen paquetes de idiomas para configurar Hadoop no sólo en español, sino en otros muchos idiomas y sus respectivas modalidades, si las hubiera. En concreto, dentro de éste pueden elegirse sin problema distintos tipos del español, como el castellano/español o el castellano/argentino, pongamos caso. 

En el caso de la versión opensource, habremos de buscar por nuestra cuenta los respectivos paquetes de idiomas e instalarlos. No nos será complicado porque, si bien la comunidad de desarrolladores suele comunicarse en inglés, en realidad pertenecen a nacionalidades muy distintas, por lo que sus trabajos y contribuciones suelen encontrarse no sólo en inglés sino también en sus idiomas nativos. 

Gracias a la importante penetración en el mercado de la que disfruta Hadoop, este aspecto está solventado mediante paquetes de idiomas más elementales que los que encontramos en las versiones comerciales, pero perfectamente válidas. Incluso podríamos llegar a generar nuestro propio diccionario, con lo que la personalización sería mucho más completa en función de preferencias y conveniencia de cualquier tipo

En principio, a efectos prácticos nos será bastante más complicado configurar el idioma en un Hadoop a través del mismo software libre que en sus distintas distribuciones comerciales, donde los procesos están automatizados y contamos con apoyo técnico que solventa dudas de todo tipo. Aún así, justo es concluir que en ambos casos hay opciones para que configurarlo en uno u otro idioma no represente un problema, como sí podría llegar a serlo la falta de técnicos u otras debilidades del opensource del elefante amarillo. 

Conforme vaya creciendo su ya rico ecosistema y madurando como sistema de almacenamiento, procesamiento y análisis de big data, aumentará su nivel de maduración y muy probablemente este tipo de dificultades se minimicen o desaparezcan.

Más que la cuestión del idioma, en realidad pecata minuta al lado de otros aspectos, como la seguridad o una integración más fácil, Hadoop ha de resolver estos problemas esenciales. Entre otras posibilidades, ofrecerlo como servicio alojado, pongamos por caso, puede acabar siendo la respuesta a este tipo de cuestiones. 

¿Qué ventajas nos proporciona Hadoop?

Hadoop ha demostrado ser valioso para muchas empresas tradicionales en función de sus cinco grandes ventajas:

  1. Escalable. Hadoop puede almacenar y distribuir grandes conjuntos de datos en cientos de servidores de bajo costo que operan en paralelo..
  2. Rentable. Hadoop está diseñado como una arquitectura de escalamiento horizontal que puede almacenar de forma asequible todos los datos de una empresa para su uso posterior . El ahorro de costos es asombroso: en lugar de costar miles a decenas de miles de euros por terabyte, Hadoop ofrece capacidades de computación y almacenamiento para cientos de euros por terabyte.
  3. Flexible. Hadoop permite a las empresas acceder fácilmente a nuevas fuentes de datos y acceder a diferentes tipos de datos (tanto estructurados como no estructurados) para generar valor a partir de esos datos.
  4. Rápido. Hadoop puede procesar eficientemente terabytes de datos en solo minutos y petabytes en horas.
  5. Resistente a fallos. Una ventaja clave del uso de Hadoop es su tolerancia a fallos. Cuando los datos se envían a un nodo individual, esos datos también se replican en otros nodos del clúster, lo que significa que, en caso de fallo, hay otra copia disponible para su uso .

Fuente imagen: Watcharakun / FreeDigitalPhotos.net

 

 

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