คุณสมบัติและการใช้งานของ Hadoop
เผยแพร่แล้ว: 2020-01-30ย้อนกลับไปในปี 2014 Rob Bearden ซีอีโอของ Hortonworks กล่าวในการปราศรัยสำคัญของเขา ที่ Hadoop Summit ในเมืองซานโฮเซว่า:
“ปริมาณข้อมูลในองค์กรจะเพิ่มขึ้น 50 เท่าเมื่อเทียบปีต่อปีระหว่างตอนนี้และปี 2020 ฉันคิดว่าสิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องตระหนักคือ 85% ของข้อมูลนั้นมาจากแหล่งข้อมูลใหม่”
“แหล่งใหม่สุทธิ” ที่เขาพูดถึงนั้นรวมถึงสมาร์ทโฟน โซเชียลมีเดีย และ IoT เนื่องจากแหล่งข้อมูลขั้นสูงเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ในรายการนี้ ปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นทุก ๆ วินาทีจึงยังคงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน นอกจากนี้ นับตั้งแต่ธุรกิจและองค์กรต่างๆ ได้เข้าสู่เกม Big Data ความสำคัญของข้อมูลก็เพิ่มขึ้นมากมาย ทุกวันนี้ ข้อมูลถูกสร้างขึ้นจากแหล่งที่แตกต่างกันมากมาย รวมถึงมือถือ โซเชียลมีเดีย อีเมล IoT และข้อมูลเครื่องจักร ข้อมูลธุรกรรม และข้อมูลธุรกิจ
เนื่องจากขณะนี้ข้อมูลหลั่งไหลเข้ามาในทุกวิถีทาง องค์กรจึงต้องใช้เครื่องมือ Big Data ขั้นสูง – case in point, Hadoop – เพื่อแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย ธุรกิจและองค์กรสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อส่งเสริมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด หนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดในการใช้ประโยชน์จาก Big Data คือ Hadoop
Apache Hadoop เป็นเฟรมเวิร์ก Big Data แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับจัดเก็บและประมวลผล Big Data และสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันการประมวลผลข้อมูลในสภาพแวดล้อมการคำนวณแบบกระจาย แอปพลิเคชันที่ทำงานบน Hadoop ทำงานบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่กระจายอยู่ในคลัสเตอร์ของคอมพิวเตอร์สินค้าโภคภัณฑ์ซึ่งมีราคาถูกและไม่แพง ดังนั้น คุณจะได้รับพลังในการคำนวณของเครือข่ายคลัสเตอร์ที่กว้างขวางในราคาที่สมเหตุสมผล โครงสร้างระบบไฟล์แบบกระจายของ Hadoop ช่วยให้สามารถประมวลผลพร้อมกันและทนต่อข้อผิดพลาดได้
คุณสมบัติของ Hadoop
- เหมาะที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ Big Data
โดยทั่วไปแล้ว Big Data จะมีลักษณะที่ไม่มีโครงสร้างและกระจายตัว นี่คือสิ่งที่ทำให้คลัสเตอร์ Hadoop เหมาะสมที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ Big Data Hadoop ทำงานบนแนวคิด 'data locality' ซึ่งหมายความว่าแทนที่จะเป็นข้อมูลจริง ตรรกะการประมวลผลจะไหลไปยังโหนดการคำนวณ ดังนั้นจึงใช้แบนด์วิดท์เครือข่ายน้อยลง ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน Hadoop
- ปรับขนาดได้
สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับคลัสเตอร์ Hadoop คือคุณสามารถปรับขนาดได้ทุกระดับโดยการเพิ่มโหนดคลัสเตอร์เพิ่มเติมในเครือข่ายโดยไม่ต้องรวมการปรับเปลี่ยนตรรกะของแอปพลิเคชัน ดังนั้น เมื่อปริมาณ Big Data ความหลากหลาย และความเร็วเพิ่มขึ้น คุณยังสามารถปรับขนาดคลัสเตอร์ Hadoop เพื่อรองรับความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้นได้
- มันทนต่อความผิดพลาด
ในระบบนิเวศ Hadoop มีข้อกำหนดในการจำลองข้อมูลอินพุตไปยังโหนดคลัสเตอร์อื่นๆ ด้วย ดังนั้น หากโหนดคลัสเตอร์ล้มเหลว การประมวลผลข้อมูลจะไม่หยุดนิ่งเนื่องจากโหนดคลัสเตอร์อื่นสามารถแทนที่โหนดที่ล้มเหลวและดำเนินการตามขั้นตอนต่อไป
Hadoop Applications ในโลกแห่งความจริง
- การรักษาความปลอดภัยและการบังคับใช้กฎหมาย
ใช่ ตอนนี้ Hadoop ถูกใช้เป็นเครื่องมือในการบังคับใช้กฎหมาย ด้วยการวิเคราะห์ Big Data ที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ Hadoop กำลังช่วยหน่วยงานบังคับใช้กฎหมาย (เช่นกรมตำรวจ) ให้มีความกระตือรือร้น มีประสิทธิภาพ และรับผิดชอบมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หน่วยงานความมั่นคงแห่งชาติของสหรัฐอเมริกาใช้ Hadoop เพื่อป้องกันการโจมตีของผู้ก่อการร้าย เนื่องจาก Hadoop สามารถช่วยตรวจจับการละเมิดความปลอดภัยและกิจกรรมที่น่าสงสัยในแบบเรียลไทม์ จึงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการทำนายกิจกรรมทางอาญาและจับอาชญากร
- เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและตรวจสอบชื่อเสียงออนไลน์
ขณะนี้ธุรกิจต่างๆ กำลังใช้ Hadoop เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขายและเปรียบเทียบกับปัจจัยอื่นๆ เพื่อกำหนดว่าผลิตภัณฑ์หนึ่งๆ ขายดีที่สุดเมื่อใดและในเวลาใด ด้วยการตรวจสอบข้อมูลการขายอย่างต่อเนื่อง เจ้าของธุรกิจสามารถค้นหาสาเหตุที่ผลิตภัณฑ์บางรายการขายดีขึ้นในบางวันหรือชั่วโมงหรือฤดูกาล ในทำนองเดียวกัน Hadoop ยังสามารถขุดโซเชียลมีเดียและการสนทนาออนไลน์เพื่อดูว่าลูกค้าของคุณ (ทั้งที่มีอยู่และที่มีศักยภาพ) กำลังพูดถึงคุณเกี่ยวกับคุณบนแพลตฟอร์มออนไลน์อย่างไร จะตรวจสอบความรู้สึกที่อยู่เบื้องหลังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะของลูกค้า ข้อมูลเชิงลึกนี้ช่วยให้นักการตลาดและเจ้าของธุรกิจวิเคราะห์จุดบกพร่องของลูกค้าและสิ่งที่พวกเขาคาดหวังจากแบรนด์ ข้อมูลสำคัญทั้งหมดนี้สามารถใช้โดยธุรกิจและบริษัทต่างๆ เพื่อปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ เพิ่มความฉลาดทางความพึงพอใจของลูกค้า และปรับปรุงชื่อเสียงออนไลน์ของพวกเขา
- ตรวจสอบความมีชีวิตชีวาของผู้ป่วย
โรงพยาบาลหลายแห่งเริ่มใช้ประโยชน์จาก Hadoop เพื่อทำให้พนักงานมีประสิทธิผลมากขึ้นในกระบวนการทำงาน ระบบและเครื่องจักรด้านการดูแลสุขภาพสร้างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก ระบบประมวลผลข้อมูลทั่วไปไม่สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลดิบปริมาณมากดังกล่าวได้ อย่างไรก็ตาม Hadoop ทำได้ กรณีที่ดีเยี่ยมอย่างหนึ่งคือเมื่อ Children's Healthcare of Atlanta ติดตั้งเซ็นเซอร์ข้างเตียงของหน่วย ICU เพื่อติดตามความสำคัญของผู้ป่วยเด็กอย่างต่อเนื่อง เช่น ความดันโลหิต การเต้นของหัวใจ และอัตราการหายใจ จุดมุ่งหมายหลักคือการจัดเก็บและวิเคราะห์สัญญาณวิกฤตเหล่านี้ และได้รับการแจ้งเตือนหากเคยมีการเปลี่ยนแปลงรูปแบบใดๆ ทำให้ผู้ให้บริการด้านสุขภาพสามารถส่งทีมแพทย์และผู้ช่วยแพทย์ไปตรวจผู้ป่วยที่ต้องการได้ทันที สิ่งนี้เกิดขึ้นได้โดยใช้ส่วนประกอบหลักขององค์ประกอบระบบนิเวศ Hadoop ได้แก่ Hive, Flume, Impala, Spark และ Sqoop
- ข่าวกรองด้านสุขภาพ
บริษัทประกันสุขภาพมักจะรวมค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องทั้งหมด (รวมถึงความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องด้วย) และหารด้วยจำนวนสมาชิกทั้งหมดในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งเท่าๆ กัน โดยธรรมชาติแล้ว ผลลัพธ์จะเป็นแบบไดนามิกเสมอเนื่องจากมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ นี่คือจุดที่ฟีเจอร์ที่ปรับขนาดได้และราคาไม่แพงของ Hadoop มีประโยชน์อย่างมาก Hadoop สามารถรองรับข้อมูลแบบไดนามิกและปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ด้วยการใช้แอพอัจฉริยะด้านการดูแลสุขภาพบน Hadoop ทั้งผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพและบริษัทประกันการดูแลสุขภาพสามารถคิดค้นโซลูชันธุรกิจอัจฉริยะได้ในราคาประหยัด
สมมติว่าบริษัทประกันสุขภาพประสงค์จะค้นหาอายุในภูมิภาคที่ผู้ที่มีอายุต่ำกว่าเกณฑ์ปกติไม่มีแนวโน้มที่จะเป็นโรคใดโรคหนึ่ง เพื่อช่วยบริษัทคำนวณต้นทุนโดยประมาณของกรมธรรม์ประกันภัย อย่างไรก็ตาม เพื่อรวบรวมข้อมูลอายุของประชาชนในภูมิภาคนี้ บริษัทจะต้องลงทุนเงินจำนวนมากในการประมวลผลและวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับโรคที่เป็นปัญหา อาการ เหยื่อเป้าหมาย และอื่นๆ นี่คือจุดที่องค์ประกอบ Hadoop เช่น Pig, Hive และ MapReduce มีประโยชน์ – สิ่งเหล่านี้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยต้นทุนที่ค่อนข้างต่ำ
- ติดตามข้อมูลการคลิกสตรีม
โดยพื้นฐานแล้ว หน้าที่หลักของ Hadoop คือการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาล รวมถึง ข้อมูลการคลิกสตรี ม Hadoop สามารถจับภาพต่อไปนี้ได้สำเร็จ:
- ผู้เข้าชมมาจากไหนก่อนที่จะเข้าถึงเว็บไซต์ใดเว็บไซต์หนึ่ง
- ผู้เข้าชมใช้คำค้นหาใดที่นำไปสู่เว็บไซต์
- ผู้เข้าชมเปิดหน้าเว็บใดก่อน
- เว็บเพจอื่นๆ ที่ผู้เข้าชมสนใจมีอะไรบ้าง?
- ผู้เข้าชมใช้เวลาเท่าไรในแต่ละหน้า?
- ผู้เข้าชมสินค้า/บริการใดที่ผู้เข้าชมตัดสินใจซื้อ?
Hadoop นำเสนอการวิเคราะห์การมีส่วนร่วมของผู้ใช้และประสิทธิภาพของเว็บไซต์ด้วยการช่วยคุณค้นหาคำตอบสำหรับคำถามดังกล่าว ดังนั้น ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Hadoop บริษัททุกรูปแบบและทุกขนาดสามารถทำการวิเคราะห์คลิกสตรีมเพื่อปรับเส้นทางผู้ใช้ให้เหมาะสม และคาดการณ์ว่าลูกค้าจะซื้อสินค้าหรือบริการใดต่อไป และจะจัดสรรทรัพยากรบนเว็บที่ใด
- ติดตามข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์
สมาร์ทโฟนได้กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของเราแล้ว ด้วยจำนวนผู้ใช้สมาร์ทโฟนทั่วโลกที่เพิ่มขึ้นในขณะที่เราพูด อุปกรณ์ขนาดเล็กเหล่านี้เป็นหัวใจสำคัญของโลกดิจิทัล เหตุใดจึงไม่ใช้ประโยชน์จากโอกาสนี้และใช้สมาร์ทโฟนให้เป็นประโยชน์ ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ Hadoop เพื่อติดตามข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์บนสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตเพื่อติดตามการเคลื่อนไหวของลูกค้า รูปแบบพฤติกรรม การซื้อ และคาดการณ์การเคลื่อนไหวครั้งต่อไปของพวกเขา ไม่เพียงแค่นั้น คลัสเตอร์ Hadoop ยังสามารถปรับปรุงข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์จำนวนมหาศาล และช่วยให้องค์กรระบุความท้าทายในกระบวนการทางธุรกิจและการดำเนินงานได้
7. ติดตามข้อมูลเซ็นเซอร์
ทุกวันนี้ อุปกรณ์และเครื่องจักรอิเล็กทรอนิกส์กำลังใช้เซ็นเซอร์เพื่อยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ และที่สำคัญกว่านั้นคือการรวบรวมข้อมูลลูกค้า แนวโน้มที่เพิ่มขึ้นในการรวมเซ็นเซอร์มีความชัดเจนมากขึ้นหลังจากการปรับใช้อุปกรณ์ IoT ที่เพิ่มขึ้น อันที่จริง ข้อมูลเซ็นเซอร์เป็นหนึ่งในประเภทข้อมูลที่เติบโตเร็วที่สุดในขณะนี้ อุปกรณ์และเครื่องจักรมาพร้อมกับเซ็นเซอร์ขั้นสูงที่สามารถตรวจสอบและติดตามคุณสมบัติต่างๆ เช่น อุณหภูมิ ความเร็ว ความกดอากาศ ความใกล้ชิด ตำแหน่ง ภาพ ราคา การเคลื่อนไหว และอื่นๆ อีกมากมาย เนื่องจากข้อมูลเซ็นเซอร์มีแนวโน้มที่จะล้นหลามตามเวลา Hadoop จึงเป็นโซลูชันที่ดีที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการติดตาม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ ด้วยการติดตามและตรวจสอบข้อมูลเซ็นเซอร์ บริษัทต่างๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกด้านการปฏิบัติงานในธุรกิจของตนและปรับปรุงกระบวนการตามนั้น
- เสริมสร้างความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
Hadoop สามารถวิเคราะห์ข้อมูลบันทึกของเซิร์ฟเวอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อการละเมิดความปลอดภัยในแบบเรียลไทม์ บันทึกของเซิร์ฟเวอร์เป็นเพียงบันทึกที่สร้างโดยคอมพิวเตอร์ซึ่งจับการทำงานของข้อมูลเครือข่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลการรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ บันทึกเซิร์ฟเวอร์ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญแก่บริษัทและองค์กรเกี่ยวกับการใช้งานเครือข่าย ภัยคุกคามด้านความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด Hadoop เหมาะสมที่สุดสำหรับการจัดเตรียมและวิเคราะห์ข้อมูลนี้ เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการดึงข้อผิดพลาดหรือตรวจจับเหตุการณ์ที่น่าสงสัยในระบบ (เช่น ความล้มเหลวในการเข้าสู่ระบบ) การโหลดเซิร์ฟเวอร์เข้าสู่ระบบ Hadoop ผู้ดูแลระบบเครือข่ายสามารถระบุสาเหตุของการละเมิดความปลอดภัยและแก้ไขปัญหาได้ทันที
แม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะเป็นเพียงแอปพลิเคชั่น Hadoop เพียงไม่กี่ตัวในสถานการณ์จริง แต่ก็ยังมีอีกมากที่ยังมาไม่ถึง ในขณะที่กรณีการใช้งาน Big Data ขยายตัวและเทคโนโลยี Hadoop เติบโตขึ้น เราจะเห็นการใช้งาน Hadoop ที่บุกเบิกดังกล่าวมากขึ้น
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Hadoop Future Scope
สรุปแล้ว
Hadoop เป็นเทคโนโลยีแห่งอนาคต แน่นอนว่าอาจไม่ใช่ส่วนสำคัญของหลักสูตร แต่เป็นและจะเป็นส่วนสำคัญของการทำงานของอีคอมเมิร์ซ การเงิน การประกันภัย ไอที การดูแลสุขภาพเป็นจุดเริ่มต้นบางส่วน ดังนั้นอย่าเสียเวลาไปกับคลื่นลูกนี้ อาชีพที่เจริญรุ่งเรืองและเติมเต็มรอคุณอยู่ในตอนท้ายของเวลา ขอให้โชคดี!
หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ
เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว