Características y aplicaciones de Hadoop

En 2014, Rob Bearden, CEO de Hortonworks, declaró en su discurso de apertura en la Cumbre de Hadoop en San José, que:

“El volumen de datos en la empresa crecerá 50 veces año tras año entre ahora y 2020. Creo que lo más importante que hay que reconocer es que el 85 % de esos datos provienen de nuevas fuentes de datos netas”.

Las "nuevas fuentes de red" de las que habló incluyen teléfonos inteligentes, redes sociales e IoT. A medida que se agregan más y más fuentes avanzadas a esta lista, la cantidad de datos generados cada segundo continúa acumulándose a una velocidad sin precedentes. Además, desde que las empresas y las organizaciones han entrado en el juego Big Data, la importancia de los datos se ha multiplicado. Hoy en día, los datos se generan a partir de una amplia gama de fuentes dispares, incluidos dispositivos móviles, redes sociales, correos electrónicos, IoT y datos de máquinas, datos transaccionales y datos comerciales.

Dado que los datos ahora llegan de todas partes, las organizaciones deben adoptar herramientas avanzadas de Big Data, por ejemplo, Hadoop, para transformar los datos sin procesar en información significativa. Las empresas y organizaciones pueden utilizar estos conocimientos para promover la toma de decisiones basada en datos y obtener una ventaja competitiva en el mercado. Una de las mejores herramientas para capitalizar Big Data es Hadoop.

Apache Hadoop es un marco de Big Data de código abierto que se utiliza para almacenar y procesar Big Data y también para desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos en un entorno informático distribuido. Las aplicaciones basadas en Hadoop se ejecutan en grandes conjuntos de datos que se distribuyen en grupos de computadoras básicas que son baratas y económicas. Por lo tanto, obtiene el poder de cómputo de una extensa red de clústeres a un costo económicamente factible. La estructura del sistema de archivos distribuidos de Hadoop permite el procesamiento simultáneo y la tolerancia a fallas.

Características de Hadoop

• Es el más adecuado para el análisis de Big Data

Típicamente, Big Data tiene una naturaleza no estructurada y distribuida. Esto es lo que hace que los clústeres de Hadoop sean los más adecuados para el análisis de Big Data. Hadoop funciona según el concepto de "localidad de datos", lo que significa que, en lugar de los datos reales, la lógica de procesamiento fluye hacia los nodos informáticos, por lo que consume menos ancho de banda de la red. Esto aumenta la eficiencia de las aplicaciones de Hadoop.

• es escalable

Lo mejor de los clústeres de Hadoop es que puede escalarlos en cualquier medida agregando nodos de clúster adicionales a la red sin incorporar ninguna modificación a la lógica de la aplicación. Por lo tanto, a medida que aumentan el volumen, la variedad y la velocidad de Big Data, también puede escalar el clúster de Hadoop para adaptarse a las crecientes necesidades de datos.

• Es tolerante a fallas

En el ecosistema de Hadoop, también existe una disposición para replicar los datos de entrada en otros nodos de clúster. Por lo tanto, si alguna vez falla un nodo de clúster, el procesamiento de datos no se detendrá, ya que otro nodo de clúster puede reemplazar el nodo fallido y continuar el proceso.

Aplicaciones de Hadoop en el mundo real

1. Seguridad y Cumplimiento de la Ley

Sí, Hadoop ahora se usa como una herramienta activa en la aplicación de la ley. Gracias a su análisis rápido y confiable de Big Data, Hadoop está ayudando a las agencias de aplicación de la ley (como el departamento de policía) a ser más proactivas, eficientes y responsables. Por ejemplo, la agencia de seguridad nacional de EE. UU. utiliza Hadoop para prevenir ataques terroristas. Dado que Hadoop puede ayudar a detectar brechas de seguridad y actividades sospechosas en tiempo real, se ha convertido en una herramienta eficaz para predecir la actividad delictiva y atrapar a los delincuentes.

2. Mejore la satisfacción del cliente y controle la reputación en línea

Las empresas ahora utilizan Hadoop para analizar los datos de ventas y compararlos con muchos otros factores para determinar cuándo y en qué momento se vende mejor un producto específico. Al monitorear continuamente los datos de ventas, los dueños de negocios pueden descubrir por qué ciertos productos se venden mejor en días, horas o temporadas particulares. De la misma manera, Hadoop también puede explorar las redes sociales y las conversaciones en línea para ver qué dicen sus clientes (tanto existentes como potenciales) sobre usted en las plataformas en línea. Supervisa los sentimientos detrás de los comentarios y la retroalimentación de los clientes. Esta información ayuda a los especialistas en marketing y propietarios de negocios a analizar los puntos débiles de los clientes y lo que esperan de la marca. Toda esta información vital puede ser utilizada por negocios y empresas para mejorar la calidad de sus productos, aumentar el cociente de satisfacción del cliente y mejorar su reputación en línea.

3. Monitorear los signos vitales del paciente

Muchos hospitales han comenzado a aprovechar Hadoop para que su personal sea más productivo en su proceso de trabajo. Los sistemas y máquinas de atención médica generan grandes volúmenes de datos no estructurados. Los sistemas de procesamiento de datos convencionales no pueden procesar y analizar cantidades tan grandes de datos sin procesar. Sin embargo, Hadoop puede. Un excelente ejemplo de ello es cuando Children's Healthcare of Atlanta instaló un sensor junto a la cama de sus unidades de UCI para realizar un seguimiento continuo de los datos vitales de los pacientes infantiles, como la presión arterial, los latidos cardíacos y la frecuencia respiratoria. El objetivo principal era almacenar y analizar estos signos críticos y recibir alertas si alguna vez ocurría algún cambio en los patrones. Esto permitió que el proveedor de atención médica enviara rápidamente un equipo de médicos y asistentes médicos para controlar a los pacientes que lo necesitaban. Esto fue posible gracias a los componentes principales de los componentes del ecosistema de Hadoop: Hive, Flume, Impala, Spark y Sqoop.

4. Inteligencia sanitaria

Las compañías de seguros de salud generalmente combinan todos los costos asociados (incluidos los riesgos involucrados) y los dividen equitativamente por el número total de miembros en un grupo en particular. Naturalmente, los resultados son siempre dinámicos ya que siguen cambiando. Aquí es donde la función escalable y económica de Hadoop puede ser muy útil. Hadoop puede acomodar eficientemente datos dinámicos y escalar de acuerdo con las necesidades en constante cambio. Mediante el uso de aplicaciones de inteligencia de atención médica basadas en Hadoop, tanto los proveedores de atención médica como las compañías de seguros de atención médica pueden diseñar soluciones comerciales inteligentes a un costo asequible.

Supongamos que una compañía de seguros de salud desea encontrar la edad en una región donde las personas por debajo de un cierto límite de edad no son propensas a una enfermedad específica. Esto se debe hacer para ayudar a la empresa a calcular el costo aproximado de la póliza de seguro. Sin embargo, para recopilar los datos de edad de las personas en la región, la empresa tendrá que invertir una gran suma de dinero en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de conjuntos de datos para extraer información relevante sobre la enfermedad en cuestión, sus síntomas, sus víctimas objetivo, y así. Aquí es donde los componentes de Hadoop como Pig, Hive y MapReduce pueden ser útiles: pueden procesar grandes conjuntos de datos a costos relativamente bajos.

5. Seguimiento de datos de flujo de clics

Esencialmente, la función principal de Hadoop es almacenar, procesar y analizar volúmenes masivos de datos, incluidos los datos de seguimiento de clics . Hadoop puede capturar con éxito lo siguiente:

• ¿De dónde se originó un visitante antes de llegar a un sitio web en particular?
• ¿Qué término de búsqueda usó el visitante que condujo al sitio web?
• ¿Qué página web abrió primero el visitante?
• ¿Cuáles son las otras páginas web que interesaron al visitante?
• ¿Cuánto tiempo pasó el visitante en cada página?
• ¿Qué producto/servicio decidió comprar el visitante?

Al ayudarlo a encontrar las respuestas a todas esas preguntas, Hadoop ofrece un análisis de la participación del usuario y el rendimiento del sitio web. Por lo tanto, al aprovechar Hadoop, las empresas de todas las formas y tamaños pueden realizar análisis de flujo de clics para optimizar la ruta del usuario y predecir qué producto o servicio es probable que el cliente compre a continuación y dónde asignar sus recursos web.

6. Seguimiento de datos de geolocalización

Los teléfonos inteligentes se han convertido en una parte crucial de nuestras vidas ahora. Con el número de usuarios de teléfonos inteligentes en todo el mundo aumentando mientras hablamos, estos diminutos dispositivos son el latido del corazón del mundo digital. Entonces, ¿por qué no aprovechar esta oportunidad y utilizar los teléfonos inteligentes para su beneficio? Las empresas pueden usar Hadoop para rastrear los datos de geolocalización en teléfonos inteligentes y tabletas para rastrear los movimientos de los clientes, patrones de comportamiento, compras y predecir su próximo movimiento. No solo eso, los clústeres de Hadoop también pueden optimizar cantidades masivas de datos de geolocalización y ayudar a las organizaciones a identificar los desafíos en sus procesos comerciales y operativos.

7. Seguimiento de los datos del sensor

Hoy en día, las máquinas y los dispositivos electrónicos utilizan sensores para mejorar la experiencia del usuario y, lo que es más importante, para recopilar datos de los clientes. La creciente tendencia hacia la incorporación de sensores se ha vuelto más pronunciada tras la creciente adopción de dispositivos IoT. De hecho, los datos de los sensores se encuentran entre los tipos de datos de más rápido crecimiento en la actualidad. Los dispositivos y las máquinas están equipados con sensores avanzados que pueden monitorear y rastrear una serie de características como temperatura, velocidad, presión, proximidad, ubicación, imagen, precio, movimiento y mucho más. Dado que los datos de los sensores tienden a volverse abrumadores con el tiempo, Hadoop es la mejor y más efectiva solución para rastrear, almacenar y analizar los datos de los sensores. Al rastrear y monitorear los datos de los sensores, las empresas pueden obtener información operativa sobre su negocio y mejorar sus procesos en consecuencia.

8. Reforzar la seguridad y el cumplimiento

Hadoop puede analizar de manera eficiente los datos de registro del servidor y responder a una brecha de seguridad en tiempo real. Los registros del servidor no son más que registros generados por computadora que capturan las operaciones de datos de la red, particularmente los datos de seguridad y cumplimiento normativo. Server-log proporciona a las empresas y organizaciones información importante relacionada con el uso de la red, las amenazas de seguridad y el cumplimiento. Hadoop es la opción perfecta para organizar y analizar estos datos. Es una excelente herramienta para extraer errores o detectar la ocurrencia de cualquier evento sospechoso en un sistema (ejemplo, fallas de inicio de sesión). Al cargar los registros del servidor en Hadoop, los administradores de red pueden identificar la causa de la brecha de seguridad y solucionar el problema de inmediato.

Si bien estas son solo algunas de las aplicaciones de Hadoop en el escenario del mundo real, aún quedan muchas más por venir. A medida que los casos de uso de Big Data se expandan y la tecnología Hadoop madure, veremos más aplicaciones pioneras de Hadoop.

Obtenga más información sobre Hadoop Future Scope

En conclusión

Hadoop es una tecnología del futuro. Claro, puede que no sea una parte integral del plan de estudios, pero es y será una parte integral del funcionamiento de un comercio electrónico, finanzas, seguros, TI, atención médica son algunos de los puntos de partida. Entonces, no pierdas tiempo en atrapar esta ola; una carrera próspera y satisfactoria te espera al final de los tiempos. ¡Buena suerte!

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