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2012/01/09

Apache lanza Hadoop 1.0

Después de seis años de desarrollo, la Apache Software Foundation ha anunciado el lanzamiento de la primera versión oficial de su plataforma de análisis de ‘big data’, Hadoop 1.0, asegurando que la plataforma ya es lo suficientemente estable para el entorno empresarial.
La tecnología NoSQL Hadoop, permite que las aplicaciones trabajen rápidamente con miles de nodos y petabytes de datos estructurados y desestructurados. Hadoop es un proyecto de código abierto creado por una comunidad de desarrolladores global que ha utilizado el lenguaje de programación Java.
Arun Murthy, vicepresidente de la Fundación Apache, ha dicho que este lanzamiento es la “culminación de un montón de trabajo y la cooperación de una comunidad de desarrolladores de software dedicados y comprometidos”.
Poco a poco Hadoop se está convirtiendo en la plataforma de datos de facto que permite a las organizaciones almacenar, procesar y recuperar grandes cantidades de datos, y el lanzamiento de Haddop 1.0 representa un gran paso hacia adelante en el rendimiento, estabilidad y seguridad de la plataforma.
Hadoop es una colección de software que incluye un sistema de archivos distribuido, capaz de gestionar grandes cantidades de datos almacenados; ‘map reduce’, para procesar los datos; y ‘common’, que es la infraestructura compartida que soporta el proyecto.
Las empresas pueden utilizar Hadoop para los tipos de análisis que las herramientas de inteligencia de negocios y las herramientas de análisis de bid data SQL no están diseñados.
Hadoop ya está siendo utilizado por algunas grandes empresas, como Amazon Web Services, AOL, Apple, eBay, Facebook, Foursquare, HP, LinkedIn, Netflix, Twitter o Yahoo! Otras empresas, como IBM o EMC están integrando Hadoop en sus ofertas para permitir a sus clientes procesar grandes cantidades de datos desestructurados.
Un reciente informe de Ovum recoge que cerca de un tercio de las organizaciones de Estados Unidos, Europa y Asia que procesan grandes cantidades de información planean invertir en análisis de big data este año.

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