Funktionen und Anwendungen von Hadoop

Bereits 2014 erklärte Rob Bearden, CEO von Hortonworks, in seiner Grundsatzrede auf dem Hadoop Summit in San Jose:

„Das Datenvolumen im Unternehmen wird bis 2020 im Jahresvergleich um das 50-fache wachsen. Ich denke, das Wichtigste ist, zu erkennen, dass 85 % dieser Daten aus völlig neuen Datenquellen stammen.“

Zu den „netzneuen Quellen“, über die er sprach, gehören Smartphones, soziale Medien und IoT. Da immer mehr fortschrittliche Quellen diese Liste ergänzen, häuft sich die Datenmenge, die jede Sekunde generiert wird, mit einer beispiellosen Geschwindigkeit an. Darüber hinaus hat die Bedeutung von Daten um ein Vielfaches zugenommen, seit Unternehmen und Organisationen in das Big-Data-Spiel eingestiegen sind. Heutzutage werden Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen generiert, darunter Mobiltelefone, soziale Medien, E-Mails, IoT und Maschinendaten, Transaktionsdaten und Geschäftsdaten.

Da Daten jetzt aus allen Richtungen einfließen, müssen Unternehmen fortschrittliche Big-Data-Tools – beispielsweise Hadoop – einsetzen, um die Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln. Unternehmen und Organisationen können diese Erkenntnisse nutzen, um eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu fördern und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen. Eines der besten Tools, um Big Data zu kapitalisieren, ist Hadoop.

Apache Hadoop ist ein Open-Source-Framework für Big Data, das zum Speichern und Verarbeiten von Big Data sowie zum Entwickeln von Datenverarbeitungsanwendungen in einer verteilten Computerumgebung verwendet wird. Hadoop-basierte Anwendungen werden auf großen Datensätzen ausgeführt, die über Cluster von handelsüblichen Computern verteilt sind, die billig und kostengünstig sind. So erhalten Sie die Rechenleistung eines umfangreichen Cluster-Netzwerks zu einem wirtschaftlich vertretbaren Preis. Die verteilte Dateisystemstruktur von Hadoop ermöglicht eine gleichzeitige Verarbeitung und Fehlertoleranz.

Funktionen von Hadoop

• Es eignet sich am besten für Big-Data-Analysen

Typischerweise hat Big Data einen unstrukturierten und verteilten Charakter. Aus diesem Grund eignen sich Hadoop-Cluster am besten für die Analyse von Big Data. Hadoop funktioniert nach dem Konzept der „Datenlokalität“, was bedeutet, dass anstelle der eigentlichen Daten die Verarbeitungslogik zu den Rechenknoten fließt und dadurch weniger Netzwerkbandbreite verbraucht. Dies erhöht die Effizienz von Hadoop-Anwendungen.

• Es ist skalierbar

Das Beste an Hadoop-Clustern ist, dass Sie sie beliebig skalieren können, indem Sie dem Netzwerk zusätzliche Cluster-Knoten hinzufügen, ohne Änderungen an der Anwendungslogik vorzunehmen. Wenn also das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit von Big Data zunehmen, können Sie auch den Hadoop-Cluster skalieren, um den wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden.

• Es ist fehlertolerant

Im Hadoop-Ökosystem gibt es eine Möglichkeit, die Eingabedaten auch auf andere Cluster-Knoten zu replizieren. Wenn also einmal ein Cluster-Knoten ausfällt, kommt die Datenverarbeitung nicht zum Erliegen, da ein anderer Cluster-Knoten den ausgefallenen Knoten ersetzen und den Prozess fortsetzen kann.

Hadoop-Anwendungen in der realen Welt

1. Sicherheit und Strafverfolgung

Ja, Hadoop wird jetzt als aktives Werkzeug in der Strafverfolgung eingesetzt. Dank seiner schnellen und zuverlässigen Big-Data-Analyse hilft Hadoop Strafverfolgungsbehörden (wie der Polizeibehörde), proaktiver, effizienter und verantwortungsbewusster zu werden. Beispielsweise nutzt die nationale Sicherheitsbehörde der USA Hadoop, um Terroranschläge zu verhindern. Da Hadoop dabei helfen kann, Sicherheitsverletzungen und verdächtige Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen, ist es zu einem effektiven Werkzeug geworden, um kriminelle Aktivitäten vorherzusagen und Kriminelle zu fangen.

2. Steigern Sie die Kundenzufriedenheit und überwachen Sie die Online-Reputation

Unternehmen verwenden jetzt Hadoop, um Verkaufsdaten zu analysieren und sie mit vielen anderen Faktoren zu vergleichen, um festzustellen, wann und zu welcher Zeit sich ein bestimmtes Produkt am besten verkauft. Durch die kontinuierliche Überwachung der Verkaufsdaten können Geschäftsinhaber herausfinden, warum sich bestimmte Produkte an bestimmten Tagen oder Stunden oder in einer bestimmten Jahreszeit besser verkaufen. Auf die gleiche Weise kann Hadoop auch soziale Medien und Online-Konversationen durchsuchen, um zu sehen, was Ihre Kunden (sowohl bestehende als auch potenzielle) auf Online-Plattformen über Sie sagen. Es überwacht die Stimmungen hinter den Kommentaren und Rückmeldungen der Kunden. Diese Erkenntnisse helfen Vermarktern und Geschäftsinhabern, die Schmerzpunkte der Kunden und ihre Erwartungen an die Marke zu analysieren. All diese wichtigen Informationen können von Unternehmen und Unternehmen genutzt werden, um die Qualität ihrer Produkte zu verbessern, den Kundenzufriedenheitsquotienten zu erhöhen und ihren Online-Ruf zu verbessern.

3. Überwachen Sie die Vitalwerte des Patienten

Viele Krankenhäuser haben damit begonnen, Hadoop zu nutzen, um die Produktivität ihrer Mitarbeiter im Arbeitsprozess zu steigern. Systeme und Maschinen im Gesundheitswesen erzeugen große Mengen unstrukturierter Daten. Herkömmliche Datenverarbeitungssysteme können solch große Mengen an Rohdaten nicht verarbeiten und analysieren. Hadoop kann dies jedoch. Ein hervorragendes Beispiel dafür ist, als das Children's Healthcare of Atlanta einen Sensor neben dem Bett seiner Intensivstationen anbrachte , um die Vitalwerte von Kinderpatienten wie Blutdruck, Herzschlag und Atemfrequenz kontinuierlich zu verfolgen. Das Hauptziel bestand darin, diese kritischen Anzeichen zu speichern und zu analysieren und benachrichtigt zu werden, wenn sich jemals eine Änderung in den Mustern ereignet. Dies ermöglichte es dem Gesundheitsdienstleister, umgehend ein Team von Ärzten und medizinischen Assistenten zu entsenden, um nach bedürftigen Patienten zu sehen. Möglich wurde dies durch die Kernkomponenten der Hadoop-Ökosystemkomponenten – Hive, Flume, Impala, Spark und Sqoop.

4. Intelligenz im Gesundheitswesen

Krankenkassen fassen in der Regel alle damit verbundenen Kosten (einschließlich der damit verbundenen Risiken) zusammen und teilen sie gleichmäßig durch die Gesamtzahl der Mitglieder in einer bestimmten Gruppe. Natürlich sind die Ergebnisse immer dynamisch, da sie sich ständig ändern. Hier kann die skalierbare und kostengünstige Funktion von Hadoop sehr nützlich sein. Hadoop kann dynamische Daten effizient aufnehmen und entsprechend den sich ständig ändernden Anforderungen skalieren. Durch den Einsatz von Hadoop-basierten Healthcare-Intelligence-Apps können sowohl Gesundheitsdienstleister als auch Krankenkassen intelligente Geschäftslösungen zu erschwinglichen Kosten entwickeln.

Nehmen wir an, eine Krankenkasse möchte das Alter in einer Region ermitteln, in der Menschen unterhalb einer bestimmten Altersgrenze nicht anfällig für eine bestimmte Krankheit sind. Dies soll dem Unternehmen helfen, die ungefähren Kosten der Versicherungspolice zu berechnen. Um jedoch die Altersdaten der Menschen in der Region zu sammeln, muss das Unternehmen eine große Summe Geld in die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen investieren, um relevante Informationen über die betreffende Krankheit, ihre Symptome, ihre Zielopfer zu extrahieren. und so weiter. Hier können Hadoop-Komponenten wie Pig, Hive und MapReduce hilfreich sein – diese können große Datenmengen zu relativ geringen Kosten verarbeiten.

5. Verfolgen Sie Clickstream-Daten

Im Wesentlichen besteht die Hauptfunktion von Hadoop darin, riesige Datenmengen, einschließlich Clickstream-Daten , zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren . Hadoop kann Folgendes erfolgreich erfassen:

• Woher kam ein Besucher, bevor er eine bestimmte Website erreichte?
• Welche Suchbegriffe hat der Besucher verwendet, der auf die Website geführt hat?
• Welche Webseite hat der Besucher zuerst geöffnet?
• Welche anderen Webseiten haben den Besucher interessiert?
• Wie viel Zeit hat der Besucher auf jeder Seite verbracht?
• Für welches Produkt/welche Dienstleistung hat sich der Besucher entschieden zu kaufen?

Indem es Ihnen hilft, Antworten auf all diese Fragen zu finden, bietet Hadoop eine Analyse des Benutzerengagements und der Website-Performance. Durch die Nutzung von Hadoop können Unternehmen aller Formen und Größen Clickstream-Analysen durchführen, um den Benutzerpfad zu optimieren und vorherzusagen, welches Produkt/welche Dienstleistung der Kunde wahrscheinlich als nächstes kaufen wird und wo er seine Webressourcen zuweisen soll.

6. Verfolgen Sie Geolokalisierungsdaten

Smartphones sind mittlerweile zu einem entscheidenden Teil unseres Lebens geworden. Da die Zahl der Smartphone-Nutzer auf der ganzen Welt in diesem Moment zunimmt, sind diese winzigen Geräte der Herzschlag der digitalen Welt. Warum also nicht diese Gelegenheit nutzen und Smartphones zu Ihrem Vorteil nutzen? Unternehmen können Hadoop verwenden, um die Geolokalisierungsdaten auf Smartphones und Tablets zu verfolgen, um Kundenbewegungen, Verhaltensmuster und Einkäufe zu verfolgen und ihren nächsten Schritt vorherzusagen. Darüber hinaus können Hadoop-Cluster auch riesige Mengen an Geolokalisierungsdaten rationalisieren und Unternehmen dabei helfen, die Herausforderungen in ihren Geschäfts- und Betriebsprozessen zu erkennen.

7. Sensordaten verfolgen

Heutzutage verwenden elektronische Geräte und Maschinen Sensoren, um das Benutzererlebnis zu verbessern und, was noch wichtiger ist, um Kundendaten zu sammeln. Der wachsende Trend zur Integration von Sensoren hat sich durch die zunehmende Einführung von IoT-Geräten verstärkt. Tatsächlich gehören Sensordaten heute zu den am schnellsten wachsenden Datentypen. Geräte und Maschinen sind mit fortschrittlichen Sensoren ausgestattet, die eine Vielzahl von Funktionen wie Temperatur, Geschwindigkeit, Druck, Nähe, Standort, Bild, Preis, Bewegung und vieles mehr überwachen und verfolgen können. Da Sensordaten mit der Zeit überwältigend werden, ist Hadoop die beste und effektivste Lösung zum Verfolgen, Speichern und Analysieren von Sensordaten. Durch die Verfolgung und Überwachung von Sensordaten können Unternehmen operative Einblicke in ihr Geschäft gewinnen und ihre Prozesse entsprechend verbessern.

8. Sicherheit und Compliance stärken

Hadoop kann Serverprotokolldaten effizient analysieren und in Echtzeit auf eine Sicherheitsverletzung reagieren. Serverprotokolle sind nichts anderes als computergenerierte Protokolle, die Netzwerkdatenvorgänge erfassen, insbesondere Daten zu Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Server-Log bietet Unternehmen und Organisationen wichtige Einblicke in Bezug auf Netzwerknutzung, Sicherheitsbedrohungen und Compliance. Hadoop eignet sich perfekt für die Bereitstellung und Analyse dieser Daten. Es ist ein hervorragendes Tool, um Fehler zu extrahieren oder das Auftreten verdächtiger Ereignisse in einem System (z. B. Anmeldefehler) zu erkennen. Durch das Laden der Serverprotokolle in Hadoop können Netzwerkadministratoren die Ursache der Sicherheitsverletzung identifizieren und das Problem umgehend beheben.

Obwohl dies nur eine Handvoll Hadoop-Anwendungen im realen Szenario sind, werden noch viele weitere folgen. Mit der Ausweitung der Big-Data-Anwendungsfälle und der Reife der Hadoop-Technologie werden wir mehr solcher bahnbrechender Anwendungen von Hadoop sehen.

Erfahren Sie mehr über Hadoop Future Scope

Abschließend

Hadoop ist eine Technologie der Zukunft. Sicher, es ist vielleicht kein fester Bestandteil des Lehrplans, aber es ist und wird ein fester Bestandteil der Arbeitsweise eines E-Commerce, Finanzen, Versicherungen, IT, Gesundheitswesen sind einige der Ausgangspunkte. Verschwenden Sie also keine Zeit damit, diese Welle zu erwischen; Am Ende der Zeit erwartet Sie eine erfolgreiche und erfüllende Karriere. Viel Glück!

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