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# Big Data: preparados, listos… ¡ya!

 Publicado  el 9/11/17 12:10

Las organizaciones que gestionan **enormes cargas de trabajo**, derivadas de sus aplicaciones Big Data, cuentan con la ayuda de **Spectrum Scale File Placement Optimizer (FPO),** que ofrece un conjunto de características que amplía la propia plataforma para que funcione sin problemas en el **ecosistema de Hadoop**.

Mejorado aún más en la versión **Spectrum Scale 4.1**, este facilitador de alojamiento es una excelente **alternativa corporativa al sistema de archivos distribuido (HDFS) de Hadoop** a la hora de construir grandes plataformas de datos. Y es que con **Spectrum Scale FPO** se obtiene **toda la funcionalidad de un tradicional sistema de archivos**, pero con características adicionales diseñadas para MapReduce y otras cargas de trabajo compartidas.

**Spectrum Scale FPO** es una implementación de ***shared-nothing***, una arquitectura distribuida en la que **cada nodo es independiente y autosuficiente**, y en la que no existe un único punto de contención. Se trata de una alternativa a los sistemas que mantienen una gran cantidad de almacenamiento centralizado, ya sea una base de datos, un servidor de aplicaciones o cualquier otro donde se centralice la funcionalidad.

Este modelo es **muy conocido en el contexto del desarrollo web**, porque ofrece una **gran escalabilidad** y permite que cada nodo funcione de forma independiente **reduciendo** el impacto de los **fallos**. FPO completa la **arquitectura principal de Spectrum Scale** y viene a proporcionar mayor control y flexibilidad para aprovechar la ubicación de los datos, **reducir costes de hardware y mejorar el rendimiento** de entrada/salida.

Originalmente desarrolladas para soportar cargas de trabajo de MapReduce, las características FPO incluyen **herramientas para soportar datos localmente**, gestionar almacenamiento *shared-nothing* y disponer de un **interfaz a Hadoop MapReduce**. Y ofrece este acceso a MapReduce sin dejar de soportar POSIX, para que no sea necesario cambiar la forma en que se **editan y administran los datos** de los archivos cuando se ejecutan cargas de trabajo en ella.

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**Spectrum Scale** permite la **integración de los datos tradicionales**, a la vez que da un paso más en la simplificación del almacenamiento, al permitir el acceso a un **pool compatible FPO**. Así, es posible agregar un grupo de almacenamiento para MapReduce y utilizar las herramientas de **Spectrum Scale** para **migrar datos automáticamente entre sistemas** de disco tradicional y *shared-nothing*.

Los **beneficios**, en cuanto a rendimiento de entrada/salida, de MapReduce provienen de aprovechar mejor la ubicación de los datos, manteniendo el **acceso de E/S dentro del servidor**, en lugar de enviarlos a través de una red. Estas ventajas se basan en su capacidad de crear **"fragmentos" de datos** que se agrupen y localicen en una región concreta del nodo, para facilitar así **su localización**.

Además de ello, los **clusters *shared-nothing*** requieren una detección y recuperación de fallos mejorada para operar de forma eficiente. En **Spectrum Scale** **la recuperación de fallos se ha mejorado** para ofrecer un rendimiento superior y poder tener una comunicación fácil y fluida.

Almacenar datos en **Spectrum Scale** **libera de las limitaciones** de la arquitectura HDFS. Porque FPO ofrece extensiones de compatibilidad para **reemplazar HDFS dentro de un ecosistema Hadoop**, sin que sea preciso realizar cambios en sus aplicaciones.

 

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