🏗️ Arquitectura moderna de Big Data: ¡Más que solo manejar datos!

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