Introdução ao Apache Hadoop

Descubra os fundamentos do ecossistema Hadoop e como ele revolucionou o processamento de Big Data

O que é Apache Hadoop?

Apache Hadoop é um framework open-source que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados através de clusters de computadores usando modelos de programação simples. Desenvolvido para escalar de servidores únicos até milhares de máquinas, cada uma oferecendo computação e armazenamento local.

Principais Características:

  • ✓ Processamento distribuído
  • ✓ Tolerância a falhas
  • ✓ Escalabilidade horizontal
  • ✓ Código aberto

Componentes Principais:

  • • HDFS (Sistema de Arquivos)
  • • MapReduce (Processamento)
  • • YARN (Gerenciamento de Recursos)
  • • Hadoop Common (Utilitários)

História do Hadoop

2003-2004

Origens no Google

Google publica papers sobre GFS (Google File System) e MapReduce, inspirando o desenvolvimento do Hadoop.

2005

Nascimento do Hadoop

Doug Cutting e Mike Cafarella criam o Hadoop como parte do projeto Nutch, nomeado em homenagem ao elefante de brinquedo do filho de Doug.

2006

Yahoo! adota Hadoop

Yahoo! contrata Doug Cutting e investe pesadamente no desenvolvimento do Hadoop, criando o primeiro cluster de produção.

2008

Projeto Apache

Hadoop torna-se um projeto top-level da Apache Software Foundation, ganhando maior credibilidade e adoção.

2011-2013

Era das Distribuições

Surgem as principais distribuições comerciais: Cloudera, Hortonworks e MapR, facilitando a adoção empresarial.

2014

Hadoop 2.0 e YARN

Lançamento do Hadoop 2.0 com YARN, permitindo múltiplos frameworks além do MapReduce no mesmo cluster.

2017-2020

Maturidade e Cloud

Hadoop amadurece com versões 3.x, melhor integração com cloud e foco em performance e segurança.

2021-2025

Era Moderna

Hadoop evolui para coexistir com tecnologias modernas como Spark, Delta Lake e soluções cloud-native.

Conceitos Fundamentais

HDFS - Hadoop Distributed File System

Sistema de arquivos distribuído que armazena dados em múltiplas máquinas com alta tolerância a falhas.

  • NameNode: Gerencia metadados do sistema
  • DataNode: Armazena os dados reais
  • Replicação: Dados replicados em 3 nós por padrão
  • Blocos: Arquivos divididos em blocos de 128MB

MapReduce

Modelo de programação para processamento paralelo de grandes datasets.

  • Map: Processa dados em paralelo
  • Shuffle: Reorganiza dados intermediários
  • Reduce: Agrega resultados finais
  • JobTracker/TaskTracker: Coordenação de jobs

YARN - Yet Another Resource Negotiator

Sistema de gerenciamento de recursos que permite múltiplos frameworks no mesmo cluster.

  • ResourceManager: Gerencia recursos globais
  • NodeManager: Gerencia recursos por nó
  • ApplicationMaster: Coordena aplicações
  • Container: Unidade de alocação de recursos

Ecossistema Hadoop

Conjunto de ferramentas que complementam o Hadoop core.

  • Hive: Data warehouse e SQL
  • HBase: Banco NoSQL distribuído
  • Pig: Linguagem de script para análise
  • Spark: Engine de processamento rápido

Casos de Uso Práticos para Iniciantes

Análise de Logs

Iniciante

Processe terabytes de logs de servidores web para identificar padrões de acesso e problemas.

Exemplo Prático:
  • Coleta de logs do Apache/Nginx
  • Análise de IPs mais frequentes
  • Identificação de erros 404
  • Relatórios de tráfego por hora
Tecnologias: HDFS + MapReduce + Hive

ETL de Dados

Intermediário

Extraia, transforme e carregue dados de múltiplas fontes para análise.

Exemplo Prático:
  • Importação de dados de bancos relacionais
  • Limpeza e normalização de dados
  • Agregações e cálculos
  • Export para data warehouse
Tecnologias: Sqoop + Hive + Pig

Análise de Sentimentos

Intermediário

Analise milhões de posts de redes sociais para entender opinião pública.

Exemplo Prático:
  • Coleta de dados do Twitter/Facebook
  • Processamento de texto com NLP
  • Classificação de sentimentos
  • Visualização de tendências
Tecnologias: Flume + Spark + MLlib

Recomendações

Avançado

Construa sistemas de recomendação baseados em comportamento do usuário.

Exemplo Prático:
  • Análise de histórico de compras
  • Algoritmos de filtragem colaborativa
  • Machine learning para predições
  • API de recomendações em tempo real
Tecnologias: Spark + MLlib + HBase

IoT Data Processing

Intermediário

Processe dados de sensores IoT para monitoramento e alertas.

Exemplo Prático:
  • Ingestão de dados de sensores
  • Processamento em tempo real
  • Detecção de anomalias
  • Dashboards de monitoramento
Tecnologias: Kafka + Storm + HBase

Backup e Arquivamento

Iniciante

Use HDFS como solução de backup e arquivamento de longo prazo.

Exemplo Prático:
  • Backup de bancos de dados
  • Arquivamento de documentos
  • Retenção de dados históricos
  • Recuperação de desastres
Tecnologias: HDFS + DistCp + Sqoop

Glossário de Termos Técnicos

Conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que requerem ferramentas especializadas para captura, armazenamento, análise e visualização. Caracterizado pelos 5 V's: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.

Grupo de computadores interconectados que trabalham juntos como um sistema único. No Hadoop, um cluster consiste em um nó master (NameNode) e múltiplos nós worker (DataNodes).

Nós worker no HDFS responsáveis por armazenar os blocos de dados reais. Cada DataNode reporta regularmente ao NameNode sobre o status dos blocos que armazena.

Versão empacotada do Hadoop que inclui o core do Apache Hadoop mais ferramentas adicionais, suporte e facilidades de instalação. Exemplos: Cloudera, Hortonworks, MapR.

Extract, Transform, Load - processo de extrair dados de fontes diversas, transformá-los em formato adequado e carregá-los em um sistema de destino para análise.

Capacidade do sistema de continuar operando mesmo quando alguns componentes falham. O Hadoop implementa isso através de replicação de dados e redistribuição automática de tarefas.

Unidade de trabalho submetida ao Hadoop para processamento. Um job MapReduce consiste em tarefas Map e Reduce que são executadas em paralelo no cluster.

Nó master do HDFS que gerencia os metadados do sistema de arquivos, incluindo a estrutura de diretórios e a localização dos blocos de dados nos DataNodes.

Processo de criar múltiplas cópias dos dados em diferentes nós do cluster para garantir disponibilidade e tolerância a falhas. O padrão do HDFS é 3 réplicas.

Abordagem onde a estrutura dos dados é definida no momento da leitura, não da escrita. Permite armazenar dados em formato bruto e aplicar esquemas diferentes conforme necessário.

Próximos Passos

Agora que você entende os conceitos básicos do Hadoop, é hora de dar os próximos passos:

Explorar Distribuições

Descubra qual distribuição Hadoop é ideal para você

Primeiros Passos

Guias práticos para instalação e configuração

Roadmap de Aprendizado

Plano estruturado para dominar o Hadoop