Recursos e aplicações do Hadoop

Em 2014, Rob Bearden, CEO da Hortonworks, declarou em seu discurso no Hadoop Summit em San Jose, que:

“O volume de dados na empresa crescerá 50 vezes ano a ano entre agora e 2020. Acho que a coisa mais importante a reconhecer é que 85% desses dados são provenientes de novas fontes de dados líquidas.”

As “novas fontes da rede” sobre as quais ele falou incluem smartphones, mídias sociais e IoT. À medida que mais e mais fontes avançadas continuam sendo adicionadas a essa lista, a quantidade de dados gerados a cada segundo continua a se acumular em uma velocidade sem precedentes. Além disso, desde que empresas e organizações entraram no jogo do Big Data, a importância dos dados aumentou muito. Hoje, os dados são gerados a partir de uma vasta gama de fontes díspares, incluindo celulares, mídias sociais, e-mails, IoT e dados de máquina, dados transacionais e dados de negócios.

Como os dados agora chegam de todas as formas, as organizações precisam adotar ferramentas avançadas de Big Data – caso em questão, Hadoop – para transformar os dados brutos em insights significativos. Empresas e organizações podem usar esses insights para promover a tomada de decisões orientada por dados e obter uma vantagem competitiva no mercado. Uma das melhores ferramentas para capitalizar Big Data é o Hadoop.

Apache Hadoop é uma estrutura de Big Data de código aberto usada para armazenar e processar Big Data e também para desenvolver aplicativos de processamento de dados em um ambiente de computação distribuído. Os aplicativos baseados em Hadoop são executados em grandes conjuntos de dados espalhados por clusters de computadores comuns que são baratos e baratos. Assim, você obtém o poder computacional de uma extensa rede de clusters a um custo economicamente viável. A estrutura do sistema de arquivos distribuído do Hadoop permite processamento simultâneo e tolerância a falhas.

Características do Hadoop

• É mais adequado para análise de Big Data

Normalmente, o Big Data tem uma natureza não estruturada e distribuída. Isso é o que torna os clusters do Hadoop mais adequados para análise de Big Data. O Hadoop funciona no conceito de 'localidade de dados', o que significa que, em vez dos dados reais, a lógica de processamento flui para os nós de computação, consumindo assim menos largura de banda da rede. Isso aumenta a eficiência dos aplicativos Hadoop.

• É escalável

A melhor coisa sobre os clusters do Hadoop é que você pode escalá-los em qualquer extensão adicionando nós de cluster adicionais à rede sem incorporar nenhuma modificação na lógica do aplicativo. Assim, à medida que o volume, a variedade e a velocidade do Big Data aumentam, você também pode dimensionar o cluster do Hadoop para acomodar as crescentes necessidades de dados.

• É tolerante a falhas

No ecossistema Hadoop, há uma provisão para replicar os dados de entrada para outros nós do cluster também. Assim, se um nó de cluster falhar, o processamento de dados não será interrompido, pois outro nó de cluster pode substituir o nó com falha e continuar o processo.

Aplicativos Hadoop no mundo real

1. Segurança e aplicação da lei

Sim, o Hadoop agora é usado como uma ferramenta ativa na aplicação da lei. Graças à sua análise de Big Data rápida e confiável, o Hadoop está ajudando as agências de aplicação da lei (como o departamento de polícia) a se tornarem mais proativas, eficientes e responsáveis. Por exemplo, a agência de segurança nacional dos EUA usa o Hadoop para prevenir ataques terroristas. Como o Hadoop pode ajudar a detectar violações de segurança e atividades suspeitas em tempo real, ele se tornou uma ferramenta eficaz para prever atividades criminosas e capturar criminosos.

2. Aumente a satisfação do cliente e monitore a reputação online

As empresas agora estão usando o Hadoop para analisar dados de vendas e compará-los com muitos outros fatores para determinar quando e em que momento um produto específico vende melhor. Ao monitorar continuamente os dados de vendas, os empresários podem descobrir por que certos produtos vendem melhor em determinados dias, horas ou estações. Da mesma forma, o Hadoop também pode explorar as mídias sociais e conversas online para ver o que seus clientes (existentes e potenciais) estão dizendo sobre você nas plataformas online. Ele monitora os sentimentos por trás dos comentários e feedback dos clientes. Esse insight ajuda profissionais de marketing e empresários a analisar os pontos problemáticos do cliente e o que eles esperam da marca. Todas essas informações vitais podem ser usadas por empresas e empresas para melhorar a qualidade de seus produtos, aumentar o quociente de satisfação do cliente e melhorar sua reputação online.

3. Monitore os sinais vitais do paciente

Muitos hospitais começaram a aproveitar o Hadoop para tornar sua equipe mais produtiva em seu processo de trabalho. Sistemas e máquinas de saúde geram grandes volumes de dados não estruturados. Os sistemas convencionais de processamento de dados não podem processar e analisar quantidades tão grandes de dados brutos. No entanto, o Hadoop pode. Um excelente caso em questão é quando o Children's Healthcare de Atlanta instalou um sensor ao lado do leito de suas unidades de UTI para rastrear continuamente o vital de pacientes infantis, como pressão arterial, batimentos cardíacos e frequência respiratória. O objetivo principal era armazenar e analisar esses sinais críticos e ser alertado se alguma vez ocorresse alguma alteração nos padrões. Isso permitiu que o provedor de saúde enviasse prontamente uma equipe de médicos e assistentes médicos para verificar os pacientes necessitados. Isso foi possível usando os componentes principais dos componentes do ecossistema Hadoop – Hive, Flume, Impala, Spark e Sqoop.

4. Inteligência de saúde

As seguradoras de saúde geralmente combinam todos os custos associados (incluindo os riscos envolvidos) e os dividem igualmente pelo número total de membros de um determinado grupo. Naturalmente, os resultados são sempre dinâmicos, pois estão sempre mudando. É aqui que o recurso escalável e barato do Hadoop pode ser altamente útil. O Hadoop pode acomodar com eficiência dados dinâmicos e dimensionar de acordo com as necessidades em constante mudança. Ao usar aplicativos de inteligência de saúde baseados em Hadoop, tanto os provedores de saúde quanto as companhias de seguro de saúde podem desenvolver soluções de negócios inteligentes a um custo acessível.

Vamos supor que uma companhia de seguros de saúde deseja encontrar a idade em uma região onde as pessoas abaixo de um certo limite de idade não são propensas a uma doença específica. Isso deve ser feito para ajudar a empresa a calcular o custo aproximado da apólice de seguro. No entanto, para reunir os dados de idade das pessoas da região, a empresa terá que investir uma grande quantia de dinheiro no processamento e análise de grandes volumes de conjuntos de dados para extrair informações relevantes sobre a doença em questão, seus sintomas, suas vítimas-alvo, e assim por diante. É aqui que os componentes do Hadoop, como Pig, Hive e MapReduce, podem ser úteis – eles podem processar grandes conjuntos de dados a custos relativamente baixos.

5. Acompanhar dados de sequência de cliques

Essencialmente, a função principal do Hadoop é armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados, incluindo dados de fluxo de cliques . O Hadoop pode capturar com sucesso o seguinte:

• De onde um visitante se originou antes de chegar a um determinado site?
• Qual termo de pesquisa o visitante usou que levou ao site?
• Qual página da web o visitante abriu primeiro?
• Quais são as outras páginas da web que interessaram ao visitante?
• Quanto tempo o visitante gastou em cada página?
• Qual produto/serviço o visitante decidiu comprar?

Ao ajudá-lo a encontrar as respostas para todas essas perguntas, o Hadoop oferece uma análise do envolvimento do usuário e do desempenho do site. Assim, aproveitando o Hadoop, empresas de todas as formas e tamanhos podem realizar análises de fluxo de cliques para otimizar o caminho do usuário e prever qual produto/serviço o cliente provavelmente comprará em seguida e onde alocar seus recursos da web.

6. Rastrear dados de geolocalização

Os smartphones se tornaram uma parte crucial de nossas vidas agora. Com o número de usuários de smartphones em todo o mundo aumentando à medida que falamos, esses minúsculos dispositivos são o coração do mundo digital. Então, por que não aproveitar essa oportunidade e usar os smartphones a seu favor? As empresas podem usar o Hadoop para rastrear os dados de geolocalização em smartphones e tablets para rastrear os movimentos dos clientes, padrões de comportamento, compras e prever seu próximo movimento. Além disso, os clusters do Hadoop também podem otimizar grandes quantidades de dados de geolocalização e ajudar as organizações a identificar os desafios em seus processos de negócios e operações.

7. Rastrear dados do sensor

Hoje, aparelhos eletrônicos e máquinas estão usando sensores para melhorar a experiência do usuário e, mais importante, para coletar dados do cliente. A tendência crescente de incorporar sensores tornou-se mais pronunciada após a crescente adoção de dispositivos IoT. Na verdade, os dados do sensor estão entre os tipos de dados que mais crescem atualmente. Dispositivos e máquinas são infundidos com sensores avançados que podem monitorar e rastrear uma série de recursos como temperatura, velocidade, pressão, proximidade, localização, imagem, preço, movimento e muito mais. Como os dados do sensor tendem a ficar sobrecarregados com o tempo, o Hadoop é a melhor e mais eficaz solução para rastrear, armazenar e analisar dados do sensor. Ao rastrear e monitorar os dados dos sensores, as empresas podem obter insights operacionais sobre seus negócios e melhorar seus processos de acordo.

8. Reforce a segurança e a conformidade

O Hadoop pode analisar com eficiência os dados de log do servidor e responder a uma violação de segurança em tempo real. Os logs do servidor nada mais são do que logs gerados por computador que capturam as operações de dados da rede, principalmente os dados de segurança e conformidade regulatória. O log do servidor fornece a empresas e organizações informações importantes relacionadas ao uso da rede, ameaças de segurança e conformidade. O Hadoop é o ajuste perfeito para encenar e analisar esses dados. É uma excelente ferramenta para extrair erros ou detectar a ocorrência de algum evento suspeito em um sistema (exemplo, falhas de login). Ao carregar os logs do servidor no Hadoop, os administradores de rede podem identificar a causa da violação de segurança e corrigir o problema imediatamente.

Embora esses sejam apenas alguns aplicativos do Hadoop no cenário do mundo real, muitos outros ainda estão por vir. À medida que os casos de uso de Big Data se expandem e a tecnologia Hadoop amadurece, veremos mais dessas aplicações pioneiras do Hadoop.

Saiba mais sobre o escopo futuro do Hadoop

Para concluir

Hadoop é uma tecnologia do futuro. Claro, pode não ser parte integrante do currículo, mas é e será parte integrante do funcionamento de um E-commerce, finanças, seguros, TI, saúde são alguns dos pontos de partida. Então, não perca tempo em pegar essa onda; uma carreira próspera e gratificante espera por você no final dos tempos. Boa sorte!

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