Функции и приложения Hadoop

Еще в 2014 году Роб Бирден, генеральный директор Hortonworks, заявил в своем программном выступлении на саммите Hadoop в Сан-Хосе, что:

«Объем данных на предприятии вырастет в 50 раз по сравнению с прошлым годом до 2020 года. Я думаю, самое важное, что нужно признать, это то, что 85% этих данных поступают из новых источников данных».

«Новые чистые источники», о которых он говорил, включают смартфоны, социальные сети и Интернет вещей. По мере того, как к этому списку добавляются все более продвинутые источники, объем данных, генерируемых каждую секунду, продолжает накапливаться с беспрецедентной скоростью. Кроме того, с тех пор, как предприятия и организации вступили в игру с большими данными, важность данных многократно возросла. Сегодня данные генерируются из широкого спектра разрозненных источников, включая мобильные телефоны, социальные сети, электронную почту, Интернет вещей, машинные данные, данные транзакций и бизнес-данные.

Поскольку данные теперь поступают со всех сторон, организациям приходится внедрять передовые инструменты для работы с большими данными, в частности, Hadoop, для преобразования необработанных данных в ценные идеи. Предприятия и организации могут использовать эти идеи для продвижения принятия решений на основе данных и получения конкурентного преимущества на рынке. Одним из лучших инструментов для капитализации больших данных является Hadoop.

Apache Hadoop — это платформа больших данных с открытым исходным кодом, используемая для хранения и обработки больших данных, а также для разработки приложений обработки данных в распределенной вычислительной среде. Приложения на основе Hadoop работают с большими наборами данных, которые распределены по кластерам обычных компьютеров, которые являются дешевыми и недорогими. Таким образом, вы получаете вычислительную мощность разветвленной кластерной сети по экономически обоснованной стоимости. Структура распределенной файловой системы Hadoop обеспечивает параллельную обработку и отказоустойчивость.

Особенности Hadoop

• Лучше всего подходит для анализа больших данных

Как правило, большие данные имеют неструктурированный и распределенный характер. Именно поэтому кластеры Hadoop лучше всего подходят для анализа больших данных. Hadoop работает на основе концепции «локальности данных», что означает, что вместо фактических данных логика обработки передается вычислительным узлам, тем самым потребляя меньшую пропускную способность сети. Это повышает эффективность приложений Hadoop.

• Это масштабируемо

Самое лучшее в кластерах Hadoop — это то, что вы можете масштабировать их до любой степени, добавляя дополнительные узлы кластера в сеть без внесения каких-либо изменений в логику приложения. Таким образом, по мере увеличения объема, разнообразия и скорости больших данных вы также можете масштабировать кластер Hadoop для удовлетворения растущих потребностей в данных.

• Он отказоустойчивый

В экосистеме Hadoop также предусмотрена возможность репликации входных данных на другие узлы кластера. Таким образом, если какой-либо узел кластера выйдет из строя, обработка данных не остановится, поскольку другой узел кластера может заменить отказавший узел и продолжить процесс.

Приложения Hadoop в реальном мире

1. Безопасность и правоохранительные органы

Да, Hadoop теперь используется правоохранительными органами в качестве активного инструмента. Благодаря быстрому и надежному анализу больших данных Hadoop помогает правоохранительным органам (таким как полицейское управление) стать более активными, эффективными и подотчетными. Например, агентство национальной безопасности США использует Hadoop для предотвращения террористических атак. Поскольку Hadoop может помочь обнаруживать нарушения безопасности и подозрительные действия в режиме реального времени, он стал эффективным инструментом для прогнозирования преступной деятельности и поимки преступников.

2. Повышайте удовлетворенность клиентов и следите за репутацией в Интернете

В настоящее время компании используют Hadoop для анализа данных о продажах и сравнения их со многими другими факторами, чтобы определить, когда и в какое время конкретный продукт продается лучше всего. Постоянно отслеживая данные о продажах, владельцы бизнеса могут выяснить, почему определенные продукты продаются лучше в определенные дни, часы или сезон. Точно так же Hadoop может также анализировать социальные сети и онлайн-разговоры, чтобы узнать, что ваши клиенты (как существующие, так и потенциальные) говорят о вас на онлайн-платформах. Он отслеживает настроения, стоящие за комментариями и отзывами клиентов. Это понимание помогает маркетологам и владельцам бизнеса анализировать болевые точки клиентов и то, что они ожидают от бренда. Всю эту жизненно важную информацию предприятия и компании могут использовать для повышения качества своей продукции, повышения степени удовлетворенности клиентов и улучшения своей онлайн-репутации.

3. Мониторинг жизненно важных органов пациента

Многие больницы начали использовать Hadoop, чтобы повысить продуктивность своего персонала в рабочем процессе. Медицинские системы и машины генерируют большие объемы неструктурированных данных. Обычные системы обработки данных не могут обрабатывать и анализировать такие большие объемы необработанных данных. Однако Hadoop может. Прекрасным примером является случай, когда Детское здравоохранение Атланты установило датчик рядом с кроватью в своих отделениях интенсивной терапии, чтобы постоянно отслеживать жизненно важные показатели детей, такие как артериальное давление, сердцебиение и частота дыхания. Основная цель состояла в том, чтобы хранить и анализировать эти критические признаки и получать оповещения, если когда-либо происходили какие-либо изменения в шаблонах. Это позволило поставщику медицинских услуг оперативно направить бригаду врачей и фельдшеров для проверки нуждающихся пациентов. Это стало возможным благодаря использованию основных компонентов экосистемы Hadoop — Hive, Flume, Impala, Spark и Sqoop.

4. Медицинская разведка

Медицинские страховые компании обычно объединяют все сопутствующие расходы (включая сопутствующие риски) и поровну делят их на общее количество членов в конкретной группе. Естественно, результаты всегда динамичны, поскольку они постоянно меняются. Именно здесь масштабируемая и недорогая функция Hadoop может оказаться очень полезной. Hadoop может эффективно обрабатывать динамические данные и масштабироваться в соответствии с постоянно меняющимися потребностями. Используя интеллектуальные приложения для здравоохранения на основе Hadoop, как поставщики медицинских услуг, так и страховые компании могут разрабатывать интеллектуальные бизнес-решения по доступной цене.

Предположим, что медицинская страховая компания хочет найти возраст в регионе, где люди моложе определенного возрастного предела не склонны к определенному заболеванию. Это нужно сделать, чтобы помочь компании рассчитать примерную стоимость страхового полиса. Однако, чтобы собрать данные о возрасте людей в регионе, компании придется вложить крупную сумму денег в обработку и анализ огромных объемов данных, чтобы извлечь соответствующую информацию о рассматриваемом заболевании, его симптомах, его целевых жертвах, и так далее. Именно здесь могут пригодиться такие компоненты Hadoop, как Pig, Hive и MapReduce — они могут обрабатывать большие наборы данных при относительно низких затратах.

5. Отслеживание данных о кликах

По сути, основная функция Hadoop заключается в хранении, обработке и анализе огромных объемов данных, включая данные о кликах . Hadoop может успешно захватывать следующее:

• Откуда пришел посетитель, прежде чем попасть на конкретный веб-сайт?
• Какой поисковый запрос использовал посетитель, который привел на веб-сайт?
• Какую веб-страницу посетитель открыл первой?
• Какие еще веб-страницы заинтересовали посетителя?
• Сколько времени посетитель провел на каждой странице?
• Какой товар/услугу решил купить посетитель?

Помогая вам найти ответы на все подобные вопросы, Hadoop предлагает анализ вовлеченности пользователей и производительности веб-сайта. Таким образом, используя Hadoop, компании всех форм и размеров могут проводить анализ потока посещений, чтобы оптимизировать путь пользователя и прогнозировать, какой продукт/услугу клиент, скорее всего, купит в следующий раз, и где разместить свои веб-ресурсы.

6. Отслеживание данных геолокации

Смартфоны уже стали важной частью нашей жизни. Поскольку число пользователей смартфонов во всем мире растет, пока мы говорим, эти крошечные устройства являются сердцем цифрового мира. Так почему бы не воспользоваться этой возможностью и не использовать смартфоны в своих интересах? Компании могут использовать Hadoop для отслеживания данных геолокации на смартфонах и планшетах, чтобы отслеживать перемещения клиентов, модели поведения, покупки и прогнозировать их следующий шаг. Кроме того, кластеры Hadoop также могут оптимизировать огромные объемы данных геолокации и помочь организациям выявлять проблемы в их бизнес-процессах и операционных процессах.

7. Данные датчика отслеживания

Сегодня электронные гаджеты и машины используют датчики для улучшения взаимодействия с пользователем и, что более важно, для сбора данных о клиентах. Растущая тенденция к внедрению датчиков стала более выраженной после все более широкого внедрения устройств IoT. Фактически, данные датчиков сейчас являются одними из самых быстрорастущих типов данных. Устройства и машины оснащены передовыми датчиками, которые могут отслеживать и отслеживать множество функций, таких как температура, скорость, давление, близость, местоположение, изображение, цена, движение и многое другое. Поскольку данные датчиков со временем становятся слишком большими, Hadoop — лучшее и наиболее эффективное решение для отслеживания, хранения и анализа данных датчиков. Отслеживая и отслеживая данные датчиков, компании могут получать оперативную информацию о своем бизнесе и соответствующим образом улучшать свои процессы.

8. Повышение безопасности и соответствия требованиям

Hadoop может эффективно анализировать данные журнала сервера и реагировать на нарушения безопасности в режиме реального времени. Журналы сервера — это не что иное, как компьютерные журналы, которые фиксируют операции с сетевыми данными, в частности данные о безопасности и соответствии нормативным требованиям. Server-log предоставляет компаниям и организациям важную информацию об использовании сети, угрозах безопасности и соблюдении нормативных требований. Hadoop идеально подходит для подготовки и анализа этих данных. Это отличный инструмент для извлечения ошибок или обнаружения любых подозрительных событий в системе (например, сбоев при входе в систему). Загрузив журналы сервера в Hadoop, сетевые администраторы могут определить причину нарушения безопасности и оперативно устранить проблему.

Хотя это всего лишь несколько приложений Hadoop в реальном сценарии, многие другие приложения еще впереди. По мере расширения вариантов использования больших данных и развития технологии Hadoop мы увидим больше таких новаторских приложений Hadoop.

Узнайте больше о Hadoop Future Scope

В заключение

Hadoop — это технология будущего. Конечно, это может не быть неотъемлемой частью учебной программы, но она есть и будет неотъемлемой частью работы электронной коммерции, финансов, страхования, информационных технологий, здравоохранения — вот некоторые из отправных точек. Итак, не теряйте времени, ловя эту волну; в конце времени вас ждет процветающая и успешная карьера. Удачи!

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.