Hadoopの機能とアプリケーション
公開: 2020-01-302014年、HortonworksのCEOであるRob Beardenは、サンノゼで開催されたHadoopサミットでの基調講演で次のように述べています。
「企業のデータ量は、現在から2020年の間に前年比で50倍に増加します。認識すべき最も重要なことは、そのデータの85％がまったく新しいデータソースからのものであるということです。」
彼が話した「ネットニューソース」には、スマートフォン、ソーシャルメディア、IoTが含まれます。 ますます高度なソースがこのリストに追加され続けるにつれて、毎秒生成されるデータの量は前例のない速度で蓄積され続けます。 さらに、企業や組織がビッグデータゲームに参入して以来、データの重要性はますます多様化しています。 現在、データは、モバイル、ソーシャルメディア、メール、IoT、マシンデータ、トランザクションデータ、ビジネスデータなど、さまざまなソースから生成されています。
現在、データはあらゆる方法から流入しているため、組織は、生データを意味のある洞察に変換するために、高度なビッグデータツール（事例としてはHadoop）を採用する必要があります。 企業や組織は、これらの洞察を使用して、データ主導の意思決定を促進し、市場で競争上の優位性を獲得できます。 ビッグデータを活用するための最良のツールの1つはHadoopです。
Apache Hadoopは、ビッグデータの保存と処理、および分散コンピューティング環境でのデータ処理アプリケーションの開発に使用されるオープンソースのビッグデータフレームワークです。 Hadoopベースのアプリケーションは、安価で安価なコモディティコンピューターのクラスター全体に分散している大規模なデータセットで実行されます。 したがって、経済的に実現可能なコストで、大規模なクラスターネットワークの計算能力を得ることができます。 Hadoopの分散ファイルシステム構造により、同時処理とフォールトトレランスが可能になります。
Hadoopの機能
- ビッグデータ分析に最適です
通常、ビッグデータには構造化されていない分散型の性質があります。 これが、Hadoopクラスターをビッグデータ分析に最適にする理由です。 Hadoopは「データの局所性」の概念に基づいて機能します。つまり、実際のデータの代わりに、処理ロジックがコンピューティングノードに流れ、ネットワーク帯域幅の消費が少なくなります。 これにより、Hadoopアプリケーションの効率が向上します。
- スケーラブルです
Hadoopクラスターの最も優れている点は、アプリケーションロジックに変更を加えることなく、ネットワークにクラスターノードを追加することで、クラスターを任意の範囲でスケーリングできることです。 そのため、ビッグデータの量、種類、速度が増加するにつれて、増大するデータのニーズに対応するためにHadoopクラスターをスケーリングすることもできます。
- フォールトトレラントです
Hadoopエコシステムには、入力データを他のクラスターノードにも複製するためのプロビジョニングがあります。 したがって、クラスターノードに障害が発生しても、別のクラスターノードが障害のあるノードを置き換えてプロセスを続行できるため、データ処理が停止することはありません。
実世界のHadoopアプリケーション
- セキュリティと法執行
はい、Hadoopは現在、法執行機関のアクティブなツールとして使用されています。 迅速で信頼性の高いビッグデータ分析のおかげで、Hadoopは、法執行機関（警察署など）がより積極的、効率的、そして説明責任を果たすのを支援しています。 たとえば、米国の国家安全保障局は、テロ攻撃を防ぐためにHadoopを使用しています。 Hadoopは、セキュリティ違反や疑わしいアクティビティをリアルタイムで検出するのに役立つため、犯罪活動を予測して犯罪者を捕まえるための効果的なツールになりました。
- 顧客満足度を高め、オンラインの評判を監視する
現在、企業はHadoopを使用して販売データを分析し、それを他の多くの要因と比較して、特定の製品がいつ、どの時点で最も売れるかを判断しています。 継続的に販売データを監視することにより、ビジネスオーナーは、特定の製品が特定の日、時間、または季節に売れる理由を見つけることができます。 同様に、Hadoopはソーシャルメディアとオンライン会話をマイニングして、顧客（既存および潜在的の両方）がオンラインプラットフォームであなたについて何を言っているかを確認することもできます。 顧客のコメントやフィードバックの背後にある感情を監視します。 この洞察は、マーケターとビジネスオーナーが顧客の問題点とブランドに何を期待しているかを分析するのに役立ちます。 この重要な情報はすべて、企業や企業が製品の品質を高め、顧客満足度を高め、オンラインでの評判を向上させるために使用できます。
- 患者のバイタルを監視する
多くの病院は、Hadoopを活用して、スタッフの作業プロセスの生産性を高め始めています。 ヘルスケアシステムとマシンは、大量の非構造化データを生成します。 従来のデータ処理システムでは、このような大量の生データを処理および分析することはできません。 ただし、Hadoopは可能です。 アトランタのChildren'sHealthcareがICUユニットのベッドの横にセンサーを取り付けて、血圧、心拍数、呼吸数などの小児患者のバイタルを継続的に追跡している場合がその好例です。 主な目的は、これらの重要な兆候を保存および分析し、パターンに変更が発生した場合に警告を発することでした。 これにより、医療提供者は、必要としている患者をチェックするために医師と医療助手のチームを迅速に派遣することができました。 これは、HadoopエコシステムコンポーネントのコアコンポーネントであるHive、Flume、Impala、Spark、およびSqoopを使用して可能になりました。
- ヘルスケアインテリジェンス
医療保険会社は通常、関連するすべてのコスト（関連するリスクを含む）を組み合わせて、特定のグループのメンバーの総数で均等に割ります。 当然、結果は変化し続けるため、常に動的です。 これは、Hadoopのスケーラブルで安価な機能が非常に役立つ場合がある場所です。 Hadoopは、絶えず変化するニーズに応じて動的データとスケーリングに効率的に対応できます。 Hadoopベースのヘルスケアインテリジェンスアプリを使用することで、ヘルスケアプロバイダーとヘルスケア保険会社の両方が手頃なコストでスマートビジネスソリューションを考案できます。
医療保険会社が、特定の年齢制限未満の人々が特定の病気にかかりにくい地域で年齢を見つけたいと考えていると仮定しましょう。 これは、会社が保険証券のおおよそのコストを計算するのを助けるために行われます。 ただし、この地域の人々の年齢データを収集するには、問題の病気、その症状、対象となる犠牲者に関する関連情報を抽出するために、膨大な量のデータセットの処理と分析に多額の投資を行う必要があります。等々。 ここで、Pig、Hive、MapReduceなどのHadoopコンポーネントが役立ちます。これらは、比較的低コストで大規模なデータセットを処理できます。
- クリックストリームデータを追跡する
基本的に、Hadoopの主な機能は、クリックストリームデータを含む大量のデータを保存、処理、分析することです。 Hadoopは以下を正常にキャプチャできます。
- 特定のWebサイトにアクセスする前に、訪問者はどこから来ましたか？
- 訪問者がWebサイトにつながる検索用語を使用しましたか？
- 訪問者が最初に開いたWebページはどれですか。
- 訪問者に興味を持った他のウェブページは何ですか？
- 訪問者は各ページにどのくらいの時間を費やしましたか？
- 訪問者はどのような製品/サービスを購入することにしましたか？
Hadoopは、このようなすべての質問に対する回答を見つけるのに役立つことで、ユーザーエンゲージメントとWebサイトのパフォーマンスの分析を提供します。 したがって、Hadoopを活用することで、あらゆる形態と規模の企業がクリックストリーム分析を実行してユーザーパスを最適化し、顧客が次に購入する可能性のある製品/サービスと、Webリソースをどこに割り当てるかを予測できます。
- ジオロケーションデータを追跡する
スマートフォンは今、私たちの生活の重要な部分になっています。 私たちが話すように世界中のスマートフォンユーザーの数が増加しているので、これらの小さなデバイスはデジタル世界の鼓動です。 では、この機会を利用してスマートフォンを活用してみませんか？ 企業はHadoopを使用して、スマートフォンやタブレットのジオロケーションデータを追跡し、顧客の動き、行動パターン、購入を追跡し、次の動きを予測することができます。 それだけでなく、Hadoopクラスターは、大量のジオロケーションデータを合理化し、組織がビジネスおよび運用プロセスの課題を特定するのに役立ちます。
7.センサーデータを追跡する
今日、電子ガジェットとマシンはセンサーを使用してユーザーエクスペリエンスを向上させ、さらに重要なことに、顧客データを収集しています。 IoTデバイスの採用が増えるにつれ、センサーを組み込む傾向が強まっています。 実際、センサーデータは現在最も急速に成長しているデータタイプの1つです。 デバイスとマシンには、温度、速度、圧力、近接性、位置、画像、価格、動きなどの多くの機能を監視および追跡できる高度なセンサーが組み込まれています。 センサーデータは時間とともに圧倒される傾向があるため、Hadoopはセンサーデータを追跡、保存、分析するための最良かつ最も効果的なソリューションです。 センサーデータを追跡および監視することにより、企業はビジネスに関する運用上の洞察を取得し、それに応じてプロセスを改善できます。
- セキュリティとコンプライアンスを強化する
Hadoopは、サーバーログデータを効率的に分析し、セキュリティ違反にリアルタイムで対応できます。 サーバーログは、ネットワークデータ操作、特にセキュリティおよび規制コンプライアンスデータをキャプチャするコンピューター生成ログに他なりません。 サーバーログは、企業や組織に、ネットワークの使用、セキュリティの脅威、コンプライアンスに関する重要な洞察を提供します。 Hadoopは、このデータのステージングと分析に最適です。 これは、エラーを抽出したり、システム内の疑わしいイベント（ログインの失敗など）の発生を検出したりするための優れたツールです。 サーバーログをHadoopにロードすることで、ネットワーク管理者はセキュリティ違反の原因を特定し、問題を迅速に修正できます。
これらは実際のシナリオではほんの一握りのHadoopアプリケーションですが、さらに多くのアプリケーションがまだ登場していません。 ビッグデータのユースケースが拡大し、Hadoopテクノロジーが成熟するにつれて、Hadoopのそのような先駆的なアプリケーションがさらに増えるでしょう。
HadoopFutureScopeの詳細
結論は
Hadoopは未来のテクノロジーです。 確かに、それはカリキュラムの不可欠な部分ではないかもしれませんが、Eコマース、金融、保険、IT、ヘルスケアの仕組みの不可欠な部分であり、今後もそうなるでしょう。 したがって、この波をキャッチするのに時間を無駄にしないでください。 豊かで充実したキャリアが時間の終わりにあなたを待っています。 幸運を！
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