“Big Data” é um termo que ganha cada vez mais espaço no vocabulário das empresas de TI e entre administradores de data centers. Afinal de contas, o volume de dados gerado hoje pelas pessoas, graças à facilidade de acesso à internet a partir de quase qualquer lugar, é maior do que se podia imaginar alguns anos atrás.

Trabalhar com tantos dados assim exige que a indústria se adapte a novas formas de avaliar e compreender esses dados. Novas ferramentas e soluções surgem a todo momento, e uma delas é o framework de código aberto Hadoop, criado pela Fundação Apache.

O que o Hadoop faz é organizar melhor esse volume exaustivo de dados para encontrar informações específicas sobre eles de maneira mais rápida e eficiente. Trata-se de conjuntos de clusters que trabalham com hardware commodity para executar um grande número de tarefas simultâneas sem comprometer a infraestrutura de processamento da rede.

Imagine que você tem uma coleção de algumas centenas de camisas de diversas cores e precisa descobrir quantas delas são azuis. Em vez pegar todas elas do armário e contar uma a uma, o que levaria alguns minutos, você pode dividir o montante total de camisetas com amigos. Cada um conta quantas camisas azuis achou e somam-se os resultados. Desse modo, o processo todo de encontrar as camisas azuis é muito mais rápido.

Pois é justamente isso, traduzindo em miúdos, o que o Hadoop faz. Tudo depende, porém, de como funciona a framework baseada em Hadoop que você está usando, e como ela se encaixa na infraestrutura onde seus serviços serão explorados.

A IBM, por exemplo, conta com uma solução chamada BigInsights, que oferece, como o nome sugere, insights valiosos sobre o Big Data de uma infraestrutura, usando o framework Hadoop como base. A partir desse tipo de solução, uma empresa pode fazer observações melhores e mais rápidas sobre o volume de dados com o qual ela trabalha.

Entre os benefícios de se usar um framework Hadoop está, principalmente, sua tolerância a falhas: executando a mesma tarefa em clusters diferentes, a primeira a conseguir o resultado correto é a que é usada como referência. Além disso, é possível trabalhar tanto com dados estruturados como não-estruturados: com o Hadoop, não faz diferença.

Conforme a tecnologia avança, mais pessoas têm acesso a ela, maior o volume de dados distribuído e mais difícil se torna compreendê-los. A indústria de TI precisa se adaptar a essa constante evolução, e o Hadoop é uma das maneiras mais eficientes de se fazer isso.