Caratteristiche e applicazioni di Hadoop

Nel 2014, Rob Bearden, CEO di Hortonworks, ha dichiarato nel suo discorso di apertura all'Hadoop Summit di San Jose, che:

"Il volume di dati nell'azienda aumenterà di 50 volte anno su anno da qui al 2020. Penso che la cosa più importante da riconoscere sia che l'85% di quei dati proviene da nuove origini dati".

Le "fonti nuove in rete" di cui ha parlato includono smartphone, social media e IoT. Man mano che fonti sempre più avanzate continuano ad aggiungersi a questo elenco, la quantità di dati generata ogni secondo continua ad accumularsi a una velocità senza precedenti. Inoltre, da quando le aziende e le organizzazioni sono entrate nel gioco dei Big Data, l'importanza dei dati è aumentata in molti modi. Oggi, i dati vengono generati da una vasta gamma di fonti disparate, inclusi cellulari, social media, e-mail, IoT e dati macchina, dati transazionali e dati aziendali.

Dal momento che i dati ora fluiscono da ogni parte, le organizzazioni devono adottare strumenti avanzati per i Big Data, ad esempio Hadoop, per trasformare i dati grezzi in informazioni significative. Le aziende e le organizzazioni possono utilizzare queste informazioni per promuovere il processo decisionale basato sui dati e ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Uno dei migliori strumenti per capitalizzare i Big Data è Hadoop.

Apache Hadoop è un framework Big Data open source utilizzato per archiviare ed elaborare Big Data e anche per sviluppare applicazioni di elaborazione dati in un ambiente di calcolo distribuito. Le applicazioni basate su Hadoop vengono eseguite su set di dati di grandi dimensioni distribuiti su cluster di computer di fascia bassa, economici e poco costosi. Quindi, ottieni la potenza di calcolo di un'ampia rete di cluster a un costo economicamente fattibile. La struttura del file system distribuito di Hadoop consente l'elaborazione simultanea e la tolleranza agli errori.

Caratteristiche di Hadoop

• È più adatto per l'analisi dei Big Data

Tipicamente, i Big Data hanno una natura non strutturata e distribuita. Questo è ciò che rende i cluster Hadoop più adatti per l'analisi dei Big Data. Hadoop funziona sul concetto di "località dei dati", il che significa che invece dei dati effettivi, la logica di elaborazione scorre verso i nodi di elaborazione, consumando così meno larghezza di banda della rete. Ciò aumenta l'efficienza delle applicazioni Hadoop.

• È scalabile

La cosa migliore dei cluster Hadoop è che puoi ridimensionarli in qualsiasi misura aggiungendo nodi cluster aggiuntivi alla rete senza incorporare alcuna modifica alla logica dell'applicazione. Quindi, con l'aumento del volume, della varietà e della velocità dei Big Data, puoi anche ridimensionare il cluster Hadoop per soddisfare le crescenti esigenze di dati.

• È tollerante ai guasti

Nell'ecosistema Hadoop è disponibile la possibilità di replicare i dati di input anche su altri nodi del cluster. Pertanto, se mai un nodo del cluster si guasta, l'elaborazione dei dati non si arresterà poiché un altro nodo del cluster può sostituire il nodo guasto e continuare il processo.

Applicazioni Hadoop nel mondo reale

1. Sicurezza e forze dell'ordine

Sì, Hadoop è ora utilizzato come strumento attivo nelle forze dell'ordine. Grazie alla sua rapida e affidabile analisi dei Big Data, Hadoop sta aiutando le forze dell'ordine (come il dipartimento di polizia) a diventare più proattive, efficienti e responsabili. Ad esempio, l'agenzia di sicurezza nazionale degli Stati Uniti utilizza Hadoop per prevenire attacchi terroristici. Poiché Hadoop può aiutare a rilevare violazioni della sicurezza e attività sospette in tempo reale, è diventato uno strumento efficace per prevedere le attività criminali e catturare i criminali.

2. Migliora la soddisfazione dei clienti e monitora la reputazione online

Le aziende ora utilizzano Hadoop per analizzare i dati di vendita e confrontarli con molti altri fattori per determinare quando e in quale momento un prodotto specifico vende meglio. Monitorando continuamente i dati sulle vendite, gli imprenditori possono scoprire perché determinati prodotti vendono meglio in determinati giorni, orari o stagioni. Allo stesso modo, Hadoop può anche estrarre social media e conversazioni online per vedere cosa dicono di te i tuoi clienti (sia esistenti che potenziali) sulle piattaforme online. Monitora i sentimenti dietro i commenti e il feedback dei clienti. Questa intuizione aiuta i professionisti del marketing e gli imprenditori ad analizzare i punti deboli dei clienti e cosa si aspettano dal marchio. Tutte queste informazioni vitali possono essere utilizzate da aziende e aziende per migliorare la qualità dei loro prodotti, aumentare il quoziente di soddisfazione dei clienti e migliorare la loro reputazione online.

3. Monitorare i parametri vitali del paziente

Molti ospedali hanno iniziato a sfruttare Hadoop per rendere il proprio personale più produttivo nel processo di lavoro. I sistemi e le macchine sanitarie generano grandi volumi di dati non strutturati. I sistemi di elaborazione dati convenzionali non possono elaborare e analizzare quantità così grandi di dati grezzi. Tuttavia, Hadoop può. Un ottimo esempio è quando il Children's Healthcare di Atlanta ha montato un sensore accanto al letto delle sue unità di terapia intensiva per monitorare continuamente i parametri vitali dei pazienti infantili come la pressione sanguigna, il battito cardiaco e la frequenza respiratoria. L'obiettivo principale era archiviare e analizzare questi segnali critici ed essere avvisato se si verificava un cambiamento nei modelli. Ciò ha consentito all'operatore sanitario di inviare tempestivamente un'équipe di medici e assistenti medici per controllare i pazienti bisognosi. Ciò è stato reso possibile utilizzando i componenti principali dei componenti dell'ecosistema Hadoop: Hive, Flume, Impala, Spark e Sqoop.

4. Intelligenza sanitaria

Le compagnie di assicurazione sanitaria di solito combinano tutti i costi associati (compresi i rischi coinvolti) e li dividono equamente per il numero totale dei membri in un particolare gruppo. Naturalmente, i risultati sono sempre dinamici poiché continuano a cambiare. È qui che la funzionalità scalabile ed economica di Hadoop può essere molto utile. Hadoop può ospitare in modo efficiente dati dinamici e scalare in base alle esigenze in continua evoluzione. Utilizzando le app di intelligence sanitaria basate su Hadoop, sia gli operatori sanitari che le compagnie di assicurazione sanitaria possono ideare soluzioni aziendali intelligenti a un costo accessibile.

Supponiamo che una compagnia di assicurazione sanitaria desideri trovare l'età in una regione in cui le persone al di sotto di un certo limite di età non sono soggette a una malattia specifica. Questo deve essere fatto per aiutare l'azienda a calcolare il costo approssimativo della polizza assicurativa. Tuttavia, per raccogliere i dati sull'età delle persone nella regione, l'azienda dovrà investire una grossa somma di denaro nell'elaborazione e nell'analisi di vasti volumi di set di dati per estrarre informazioni rilevanti sulla malattia in questione, i suoi sintomi, le vittime target, e così via. È qui che i componenti Hadoop come Pig, Hive e MapReduce possono tornare utili: possono elaborare grandi set di dati a costi relativamente bassi.

5. Tieni traccia dei dati del flusso di clic

In sostanza, la funzione principale di Hadoop è archiviare, elaborare e analizzare enormi volumi di dati, inclusi i dati del flusso di clic . Hadoop può acquisire con successo quanto segue:

• Da dove proveniva un visitatore prima di raggiungere un determinato sito web?
• Quale termine di ricerca ha utilizzato il visitatore che ha portato al sito Web?
• Quale pagina web è stata aperta per prima dal visitatore?
• Quali sono le altre pagine web che hanno interessato il visitatore?
• Quanto tempo ha trascorso il visitatore su ciascuna pagina?
• Quale prodotto/servizio il visitatore ha deciso di acquistare?

Aiutandoti a trovare le risposte a tutte queste domande, Hadoop offre un'analisi del coinvolgimento degli utenti e delle prestazioni del sito web. Pertanto, sfruttando Hadoop, le aziende di tutte le forme e dimensioni possono condurre analisi del flusso di clic per ottimizzare il percorso dell'utente e prevedere quale prodotto/servizio è probabile che il cliente acquisterà in seguito e dove allocare le proprie risorse web.

6. Tieni traccia dei dati di geolocalizzazione

Gli smartphone sono diventati una parte cruciale della nostra vita ora. Con il numero di utenti di smartphone in tutto il mondo in aumento mentre parliamo, questi piccoli dispositivi sono il cuore pulsante del mondo digitale. Quindi, perché non sfruttare questa opportunità e utilizzare gli smartphone a proprio vantaggio? Le aziende possono utilizzare Hadoop per tenere traccia dei dati di geolocalizzazione su smartphone e tablet per monitorare i movimenti dei clienti, i modelli di comportamento, gli acquisti e prevedere la loro prossima mossa. Non solo, i cluster Hadoop possono anche semplificare enormi quantità di dati di geolocalizzazione e aiutare le organizzazioni a identificare le sfide nei loro processi aziendali e operativi.

7. Traccia i dati del sensore

Oggi, i gadget elettronici e le macchine utilizzano sensori per migliorare l'esperienza dell'utente e, cosa più importante, per raccogliere i dati dei clienti. La crescente tendenza all'integrazione dei sensori è diventata più pronunciata in seguito alla crescente adozione di dispositivi IoT. In effetti, i dati dei sensori sono attualmente tra i tipi di dati in più rapida crescita. Dispositivi e macchine sono dotati di sensori avanzati in grado di monitorare e tracciare una serie di caratteristiche come temperatura, velocità, pressione, prossimità, posizione, immagine, prezzo, movimento e molto altro. Poiché i dati dei sensori tendono a diventare travolgenti con il tempo, Hadoop è la soluzione migliore e più efficace per tracciare, archiviare e analizzare i dati dei sensori. Tracciando e monitorando i dati dei sensori, le aziende possono ottenere informazioni operative sulla propria attività e migliorare di conseguenza i propri processi.

8. Rafforza la sicurezza e la conformità

Hadoop può analizzare in modo efficiente i dati del registro del server e rispondere a una violazione della sicurezza in tempo reale. I log del server non sono altro che log generati dal computer che acquisiscono le operazioni sui dati di rete, in particolare i dati sulla sicurezza e sulla conformità normativa. Server-log fornisce alle aziende e alle organizzazioni informazioni importanti relative all'utilizzo della rete, alle minacce alla sicurezza e alla conformità. Hadoop è la soluzione perfetta per la messa in scena e l'analisi di questi dati. È uno strumento eccellente per estrarre errori o rilevare il verificarsi di eventi sospetti in un sistema (ad esempio, errori di accesso). Caricando i log del server in Hadoop, gli amministratori di rete possono identificare la causa della violazione della sicurezza e risolvere il problema tempestivamente.

Sebbene queste siano solo una manciata di applicazioni Hadoop nello scenario del mondo reale, molte altre devono ancora venire. Man mano che i casi d'uso dei Big Data si espandono e la tecnologia Hadoop matura, vedremo altre applicazioni pionieristiche di Hadoop.

Ulteriori informazioni su Hadoop Future Scope

In conclusione

Hadoop è una tecnologia del futuro. Certo, potrebbe non essere parte integrante del curriculum, ma è e sarà parte integrante del funzionamento di un E-commerce, finanza, assicurazioni, informatica, sanità sono alcuni dei punti di partenza. Quindi, non perdere tempo a catturare quest'onda; una carriera prospera e appagante ti aspetta alla fine dei tempi. Buona fortuna!

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