Big Data Hadoop 2020

El modelo de código abierto de Big Data Hadoop puede haber sido parte de la razón de su caída. El carácter open source podría considerarse como un activo porque, por su naturaleza, cualquiera puede probarlo; pero, a partir de ahí, pueden construirse sobre él servicios para la venta y comercializarse a otras empresas.

Pero para un proyecto como Hadoop, si bien la naturaleza de código abierto era un activo, su complejidad podría haber jugado en su contra. Hace cuatro años, algunas webs especializadas decían que se había alcanzado el "pico de Hadoop", y meses después podía leerse en internet de que el coste y la complejidad del objetivo de reunir datos y cómputo empujarían el marco de código abierto hacia una zona de menor relevancia, dejando el futuro de Hadoop en duda.

La situación actual de Big Data Hadoop

En todo caso, Hadoop no va a desaparecer de la noche a la mañana. Después de todo, muchas organizaciones todavía lo usan para el almacenamiento de datos. Hadoop aún debería tener un lugar en proyectos que involucren procesamiento paralelo con grandes cantidades de datos, y aunque los marcos de Spark y Kafka parecen superar a Hadoop, este último todavía puede coexistir con los formadores.

Por lo tanto, la situación que pone en duda el futuro de Big Data Hadoop:

• No tiene que ver con la llegada de una nueva tecnología innovadora para reemplazarlo.
• Ni está relacionada con la viabilidad de Hadoop como tecnología, de cara a la inversión.
• Sino que es la evolución misma de los avances la que pone de manifiesto que la era de "Big Data" está llegando a su fin.

Nuevas tendencias, entre las que destacan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han llegado a reemplazar a Big Data Hadoop, y el ciclo de vida comienza de nuevo con un innovador conjunto de tecnologías.

Nuevas opciones basadas en la nube: la alternativa a Big Data Hadoop

Por ahora, la mayor amenaza para Hadoop viene de la migración de cargas de trabajo de big data a opciones basadas en la nube, debido a su menor complejidad y mejor uso de recursos.

Las nubes y los contenedores continuarán creciendo en popularidad ya que cumplen la promesa de Big Data Hadoop de permitir desarrollar modelos analíticos para obtener una mejor comprensión de los datos almacenados.

A pesar del ascenso de estas nuevas tecnologías, Big Data Hadoop continuará desempeñando un papel importante en el ecosistema de grandes datos. Se ha establecido como un elemento central de una estrategia de datos empresariales en los últimos años y continúa funcionando bien junto con otras tecnologías emergentes.

Por lo tanto, aún falta tiempo para que veamos el final de Hadoop.

Hoy día, Big Data Hadoop se considera una solución de nicho. Quedan solo unas pocas empresas que realmente lo necesitan. Y como tecnología, compite con los principales proveedores de la nube que ofrecen soluciones alternativas de almacenamiento a gran escala: AWS con su S3, GCP con su almacenamiento en la nube, Microsoft con su almacenamiento de Azure. Las nuevas opciones cloud, poco a poco, van ganando terreno en los mercados y son los proveedores de la nube con sus soluciones de almacenamiento distribuido quienes principalmente plantean competición a Big Data Hadoop.

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