Funkcje i zastosowania Hadoop

W 2014 r. Rob Bearden, dyrektor generalny Hortonworks, stwierdził w swoim przemówieniu na szczycie Hadoop w San Jose, że:

„Wielkość danych w przedsiębiorstwie wzrośnie 50-krotnie rok do roku od teraz do 2020 roku. Myślę, że najważniejszą rzeczą do rozpoznania jest to, że 85% tych danych pochodzi z nowych źródeł danych w sieci”.

„Nowe źródła sieci”, o których mówił, obejmują smartfony, media społecznościowe i IoT. W miarę jak coraz bardziej zaawansowane źródła dodają się do tej listy, ilość danych generowanych w każdej sekundzie wciąż narasta z niespotykaną szybkością. Co więcej, odkąd firmy i organizacje weszły do ​​gry Big Data, znaczenie danych wzrosło wielokrotnie. Obecnie dane są generowane z wielu różnych źródeł, w tym z telefonów komórkowych, mediów społecznościowych, wiadomości e-mail, IoT i danych maszynowych, danych transakcyjnych i danych biznesowych.

Ponieważ dane napływają teraz z każdej strony, organizacje muszą stosować zaawansowane narzędzia Big Data – na przykład Hadoop – w celu przekształcenia surowych danych w znaczące spostrzeżenia. Firmy i organizacje mogą wykorzystać te spostrzeżenia do promowania podejmowania decyzji w oparciu o dane i uzyskania przewagi konkurencyjnej na rynku. Jednym z najlepszych narzędzi do kapitalizacji Big Data jest Hadoop.

Apache Hadoop to platforma Big Data typu open source służąca do przechowywania i przetwarzania Big Data, a także do tworzenia aplikacji do przetwarzania danych w rozproszonym środowisku obliczeniowym. Aplikacje oparte na Hadoop działają na dużych zestawach danych, które są rozmieszczone w klastrach popularnych komputerów, które są tanie i niedrogie. Dzięki temu otrzymujesz moc obliczeniową rozległej sieci klastrowej przy ekonomicznie opłacalnych kosztach. Rozproszona struktura systemu plików Hadoop pozwala na jednoczesne przetwarzanie i odporność na błędy.

Cechy Hadoopa

• Najlepiej nadaje się do analizy Big Data

Zazwyczaj Big Data ma charakter nieustrukturyzowany i rozproszony. To właśnie sprawia, że ​​klastry Hadoop najlepiej nadają się do analizy Big Data. Hadoop działa w oparciu o koncepcję „lokalizacji danych”, co oznacza, że ​​zamiast rzeczywistych danych logika przetwarzania przepływa do węzłów obliczeniowych, zużywając w ten sposób mniejszą przepustowość sieci. Zwiększa to wydajność aplikacji Hadoop.

• Jest skalowalny

Najlepszą rzeczą w klastrach Hadoop jest to, że można je skalować w dowolnym stopniu, dodając do sieci dodatkowe węzły klastra bez wprowadzania jakichkolwiek modyfikacji w logice aplikacji. Tak więc wraz ze wzrostem ilości, różnorodności i szybkości Big Data można również skalować klaster Hadoop, aby sprostać rosnącym potrzebom w zakresie danych.

• Jest odporny na błędy

W ekosystemie Hadoop istnieje możliwość replikowania danych wejściowych również do innych węzłów klastra. Tak więc, jeśli kiedykolwiek węzeł klastra ulegnie awarii, przetwarzanie danych nie zostanie zatrzymane, ponieważ inny węzeł klastra może zastąpić uszkodzony węzeł i kontynuować proces.

Aplikacje Hadoop w świecie rzeczywistym

1. Bezpieczeństwo i egzekwowanie prawa

Tak, Hadoop jest teraz używany jako aktywne narzędzie w egzekwowaniu prawa. Dzięki szybkiej i niezawodnej analizie Big Data Hadoop pomaga organom ścigania (takim jak wydział policji) stać się bardziej proaktywnymi, wydajnymi i odpowiedzialnymi. Na przykład agencja bezpieczeństwa narodowego USA wykorzystuje Hadoop do zapobiegania atakom terrorystycznym. Ponieważ Hadoop może pomóc w wykrywaniu naruszeń bezpieczeństwa i podejrzanych działań w czasie rzeczywistym, stał się skutecznym narzędziem do przewidywania działalności przestępczej i łapania przestępców.

2. Zwiększ satysfakcję klientów i monitoruj reputację online

Firmy używają teraz Hadoop do analizowania danych sprzedażowych i porównywania ich z wieloma innymi czynnikami, aby określić, kiedy i o której godzinie dany produkt sprzedaje się najlepiej. Dzięki ciągłemu monitorowaniu danych sprzedażowych właściciele firm mogą dowiedzieć się, dlaczego niektóre produkty sprzedają się lepiej w określone dni, godziny lub pory roku. W ten sam sposób Hadoop może również eksplorować media społecznościowe i rozmowy online, aby zobaczyć, co Twoi klienci (zarówno obecni, jak i potencjalni) mówią o Tobie na platformach internetowych. Monitoruje nastroje za komentarzami i opiniami klientów. Ten wgląd pomaga marketerom i właścicielom firm analizować problemy klientów i ich oczekiwania wobec marki. Wszystkie te ważne informacje mogą być wykorzystywane przez firmy i firmy do poprawy jakości swoich produktów, zwiększenia współczynnika zadowolenia klientów i poprawy ich reputacji w Internecie.

3. Monitoruj parametry życiowe pacjenta

Wiele szpitali zaczęło wykorzystywać Hadoop, aby zwiększyć wydajność swoich pracowników w procesie pracy. Systemy i maszyny opieki zdrowotnej generują duże ilości nieustrukturyzowanych danych. Konwencjonalne systemy przetwarzania danych nie mogą przetwarzać i analizować tak dużych ilości surowych danych. Jednak Hadoop może. Doskonałym przykładem jest sytuacja, w której Centrum Zdrowia Dziecka w Atlancie zainstalowało czujnik obok łóżka swoich oddziałów OIOM, aby stale monitorować stan zdrowia pacjentów dziecięcych, taki jak ciśnienie krwi, bicie serca i częstość oddechów. Głównym celem było przechowywanie i analizowanie tych krytycznych znaków i ostrzeganie, jeśli kiedykolwiek nastąpi jakakolwiek zmiana we wzorcach. Umożliwiło to świadczeniodawcy natychmiastowe wysłanie zespołu lekarzy i asystentów medycznych w celu zbadania potrzebujących pacjentów. Było to możliwe dzięki podstawowym komponentom komponentów ekosystemu Hadoop — Hive, Flume, Impala, Spark i Sqoop.

4. Inteligencja w opiece zdrowotnej

Zakłady ubezpieczeń zdrowotnych zazwyczaj łączą wszystkie związane z tym koszty (w tym związane z nimi ryzyko) i równo dzielą je przez całkowitą liczbę członków w danej grupie. Oczywiście wyniki są zawsze dynamiczne, ponieważ ciągle się zmieniają. W tym miejscu skalowalna i niedroga funkcja Hadoop może być bardzo przydatna. Hadoop może wydajnie dostosowywać dane dynamiczne i skalować zgodnie ze stale zmieniającymi się potrzebami. Korzystając z aplikacji do analizy opieki zdrowotnej opartych na platformie Hadoop, zarówno świadczeniodawcy, jak i firmy ubezpieczeniowe mogą opracowywać inteligentne rozwiązania biznesowe w przystępnej cenie.

Załóżmy, że firma ubezpieczeniowa chce znaleźć wiek w regionie, w którym osoby poniżej określonej granicy wieku nie są podatne na konkretną chorobę. Ma to na celu pomóc firmie w obliczeniu przybliżonego kosztu polisy ubezpieczeniowej. Jednak, aby zebrać dane dotyczące wieku mieszkańców regionu, firma będzie musiała zainwestować dużą sumę pieniędzy w przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości zbiorów danych, aby wyodrębnić istotne informacje dotyczące danej choroby, jej objawów, docelowych ofiar, i tak dalej. W tym miejscu mogą się przydać komponenty Hadoop, takie jak Pig, Hive i MapReduce — mogą one przetwarzać duże zestawy danych przy stosunkowo niskich kosztach.

5. Śledź dane strumienia kliknięć

Zasadniczo podstawową funkcją Hadoop jest przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie ogromnych ilości danych, w tym danych dotyczących kliknięć . Hadoop może z powodzeniem przechwytywać następujące elementy:

• Skąd pochodził odwiedzający przed dotarciem do określonej witryny?
• Jakiego wyszukiwanego hasła użył użytkownik, który prowadzi do witryny?
• Którą stronę użytkownik otworzył jako pierwszy?
• Jakie inne strony internetowe zainteresowały odwiedzającego?
• Ile czasu odwiedzający spędził na każdej stronie?
• Na jaki produkt/usługę zdecydował się odwiedzający?

Pomagając znaleźć odpowiedzi na wszystkie takie pytania, Hadoop oferuje analizę zaangażowania użytkowników i wydajności witryny. W ten sposób, wykorzystując Hadoop, firmy wszystkich kształtów i rozmiarów mogą przeprowadzać analizę strumienia kliknięć, aby zoptymalizować ścieżkę użytkownika i przewidzieć, jaki produkt/usługę klient prawdopodobnie kupi w następnej kolejności oraz gdzie rozmieścić swoje zasoby sieciowe.

6. Śledź dane geolokalizacyjne

Smartfony stały się teraz kluczową częścią naszego życia. Wraz ze wzrostem liczby użytkowników smartfonów na całym świecie te małe urządzenia są biciem serca cyfrowego świata. Dlaczego więc nie wykorzystać tej okazji i wykorzystać smartfonów na swoją korzyść? Firmy mogą używać Hadoop do śledzenia danych geolokalizacyjnych na smartfonach i tabletach, aby śledzić ruchy klientów, wzorce zachowań, zakupy i przewidywać ich następny ruch. Co więcej, klastry Hadoop mogą również usprawnić ogromne ilości danych geolokalizacyjnych i pomóc organizacjom w identyfikowaniu wyzwań w ich procesach biznesowych i operacyjnych.

7. Śledź dane czujnika

Obecnie elektroniczne gadżety i maszyny wykorzystują czujniki, aby poprawić wrażenia użytkownika i, co ważniejsze, do zbierania danych klientów. Rosnący trend w kierunku włączania czujników stał się bardziej wyraźny po coraz powszechniejszym stosowaniu urządzeń IoT. W rzeczywistości dane z czujników należą obecnie do najszybciej rozwijających się typów danych. Urządzenia i maszyny są wyposażone w zaawansowane czujniki, które mogą monitorować i śledzić szereg funkcji, takich jak temperatura, prędkość, ciśnienie, bliskość, lokalizacja, obraz, cena, ruch i wiele innych. Ponieważ dane z czujników z czasem stają się przytłaczające, Hadoop jest najlepszym i najskuteczniejszym rozwiązaniem do śledzenia, przechowywania i analizowania danych z czujników. Dzięki śledzeniu i monitorowaniu danych z czujników firmy mogą uzyskać wgląd operacyjny w swoją działalność i odpowiednio usprawnić swoje procesy.

8. Wzmocnij bezpieczeństwo i zgodność

Hadoop może wydajnie analizować dane dziennika serwera i reagować na naruszenie bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym. Dzienniki serwera to nic innego jak dzienniki generowane przez komputer, które przechwytują operacje na danych sieciowych, w szczególności dane dotyczące bezpieczeństwa i zgodności z przepisami. Dziennik serwera zapewnia firmom i organizacjom ważne informacje dotyczące wykorzystania sieci, zagrożeń bezpieczeństwa i zgodności. Hadoop doskonale nadaje się do inscenizacji i analizy tych danych. Jest to doskonałe narzędzie do wydobywania błędów lub wykrywania wystąpienia jakiegokolwiek podejrzanego zdarzenia w systemie (np. nieudane logowanie). Ładując dzienniki serwera do Hadoop, administratorzy sieci mogą zidentyfikować przyczynę naruszenia bezpieczeństwa i szybko naprawić problem.

Chociaż jest to tylko garstka aplikacji Hadoop w rzeczywistym scenariuszu, o wiele więcej ma dopiero nadejść. W miarę rozszerzania się przypadków użycia Big Data i dojrzewania technologii Hadoop, zobaczymy więcej takich pionierskich zastosowań Hadoop.

Dowiedz się więcej o Hadoop Future Scope

Podsumowując

Hadoop to technologia przyszłości. Jasne, może nie być integralną częścią programu nauczania, ale jest i będzie integralną częścią funkcjonowania e-commerce, finanse, ubezpieczenia, IT, opieka zdrowotna to tylko niektóre z punktów wyjścia. Więc nie trać czasu na złapanie tej fali; na końcu czasu czeka cię dobrze prosperująca i satysfakcjonująca kariera. Powodzenia!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.