Apache Pig: consulta y procesamiento de Big Data semi-estructurado

Otra de las herramientas que rodean a Apache Hadoop para facilitar el procesamiento de Big Data es Apache Pig, una plataforma de código abierto inspirada en lo que Google concibió y divulgó en su día como Sawzall. En cierta manera podríamos categorizarla en el mismo grupo que Apache Hive, ya que Pig también nos permite definir una serie de transformaciones y consultas sobre Big Data sin tener que programar directamente sobre el modelo MapReduce, sino manejando un lenguaje (en este caso Pig Latin) que nos permite trabajar en un nivel más abstracto, aunque Hive y Pig difieren en la manera en que realizan ese modelado y transformación abstractos de los datos.

Apache Hive: una visión "más SQL" del procesamiento de Big Data

Ya hemos comentado anteriormente que son muchas y diversas herramientas las que han ido surgiendo en la última década para complementar a Apache Hadoop, facilitando y potenciando de esa manera el procesamiento de Big Data. En esta entrada vamos a tratar con algo más de detalle una de estas herramientas, Apache Hive, que acerca una visión relacional y el uso de lenguajes de procesamiento de datos tan extendidos como SQL al trabajo con grandes volúmenes de datos.

MongoDB: el ejemplo más destacado de base de datos NoSQL

A la hora de seleccionar el sistema para gestionar bases de datos dentro de la pila tecnológica para un producto TIC, una de las opciones que gana cada vez más adeptos es la de renunciar a las aproximaciones tradicionales de bases de datos relacionales (basadas en los conceptos del álgebra relacional y el lenguaje SQL para el acceso a los datos) y utilizar lo que se ha denominado "bases de datos NoSQL", categoría dentro de la que el más claro exponente es MongoDB. Tanto es así que una estrategia con cada vez más adopción es el uso de una pila tecnológica "MEAN" (MongoDB + Express + AngularJS + NodeJS), con el lenguaje de programación JavaScript y el formato JSON como vehículos para la comunicación entre los citados componentes.