🏗️ Arquitectura moderna de Big Data: ¡Más que solo manejar datos!
- Brayan Neciosup
- 11 jul
- 1 Min. de lectura
Cuando hablamos de Big Data, no solo se trata de volumen, velocidad o variedad. Se trata de arquitectura: cómo capturamos, almacenamos, procesamos y analizamos los datos para convertirlos en conocimiento accionable. Hoy quiero compartirte cómo se estructura una solución moderna de Big Data:
1. Arquitectura Conceptual
Ingesta de Datos: Desde BDs relacionales, IoT, redes sociales, logs, JSON...
Almacenamiento: HDFS, Data Lakes, bases distribuidas, NoSQL
Procesamiento: Spark, Hive, Tez, MapReduce
Análisis y Visualización: Power BI, Tableau, Jupyter, entre otros
2. Componentes tecnológicos disponibles
Ingesta: Apache NiFi, Kafka, Flume
Almacenamiento: S3, HDFS, Azure Blob, GCS
Procesamiento: Spark, Presto, Hive, Tez
Orquestación: Apache Airflow, Luigi
Consulta interactiva: Dremio, Athena
Machine Learning: Spark MLlib, TensorFlow, H2O.ai
3. Arquitecturas modernas que debes conocer
Data Lakehouse: Lo mejor de Data Lakes y Warehouses combinados
Medallion Architecture: Bronce (raw) → Plata (limpios) → Oro (curados)
Cloud-first: Todo el stack desplegado en AWS, Azure o GCP
Real-time Streaming: Kafka + Spark Streaming para decisiones inmediatas
DevOps y DataOps: Automatización total del ciclo de vida de los pipelines
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