Hadoop'un Özellikleri ve Uygulamaları

Hortonworks CEO'su Rob Bearden, 2014 yılında San Jose'deki Hadoop Zirvesi'nde yaptığı açılış konuşmasında şunları söyledi:

"Kurumdaki veri hacmi, şimdi ve 2020 arasında yıldan yıla 50 kat artacak. Bence kabul edilmesi gereken en önemli şey, bu verilerin %85'inin net-yeni veri kaynaklarından geldiğidir."

Bahsettiği “net-yeni kaynaklar” arasında akıllı telefonlar, sosyal medya ve IoT yer alıyor. Gittikçe daha gelişmiş kaynaklar bu listeye eklemeye devam ettikçe, her saniye üretilen veri miktarı eşi görülmemiş bir hızla birikmeye devam ediyor. Ayrıca, işletmeler ve kuruluşlar Büyük Veri oyununa girdiğinden beri, verilerin önemi kat kat arttı. Günümüzde veriler, cep telefonları, sosyal medya, e-postalar, IoT ve makine verileri, işlem verileri ve iş verileri dahil olmak üzere çok çeşitli farklı kaynaklardan üretilmektedir.

Veriler artık her yönden aktığından, kuruluşların ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürmek için gelişmiş Büyük Veri araçlarını (örnek olarak Hadoop) benimsemesi gerekiyor. İşletmeler ve kuruluşlar, veriye dayalı karar vermeyi teşvik etmek ve pazarda rekabet avantajı elde etmek için bu bilgileri kullanabilir. Büyük Veriden yararlanmak için en iyi araçlardan biri Hadoop'tur.

Apache Hadoop, Büyük Veriyi depolamak ve işlemek için ve ayrıca dağıtılmış bir bilgi işlem ortamında veri işleme uygulamaları geliştirmek için kullanılan açık kaynaklı bir Büyük Veri çerçevesidir. Hadoop tabanlı uygulamalar, ucuz ve pahalı olmayan ticari bilgisayar kümelerine yayılmış büyük veri kümeleri üzerinde çalışır. Böylece, ekonomik olarak uygun bir maliyetle kapsamlı bir küme ağının hesaplama gücünü elde edersiniz. Hadoop'un dağıtılmış dosya sistemi yapısı, eşzamanlı işleme ve hata toleransına izin verir.

Hadoop'un Özellikleri

• Büyük Veri analizi için en uygunudur

Tipik olarak, Büyük Veri yapılandırılmamış ve dağıtılmış bir yapıya sahiptir. Hadoop kümelerini Büyük Veri analizi için en uygun hale getiren şey budur. Hadoop, 'veri yerelliği' kavramı üzerinde çalışır; bu, gerçek veriler yerine işleme mantığının bilgi işlem düğümlerine akması ve böylece daha az ağ bant genişliği tüketmesi anlamına gelir. Bu, Hadoop uygulamalarının verimliliğini artırır.

• ölçeklenebilir

Hadoop kümeleriyle ilgili en iyi şey, uygulama mantığında herhangi bir değişiklik yapmadan ağa ek küme düğümleri ekleyerek bunları istediğiniz ölçüde ölçeklendirebilmenizdir. Böylece, Büyük Veri hacmi, çeşitliliği ve hızı arttıkça, büyüyen veri ihtiyaçlarını karşılamak için Hadoop kümesini de ölçeklendirebilirsiniz.

• Hataya dayanıklıdır

Hadoop ekosisteminde, girdi verilerini diğer küme düğümlerine de çoğaltmak için bir hüküm vardır. Böylece, bir küme düğümü başarısız olursa, başka bir küme düğümü başarısız olan düğümü değiştirip işleme devam edebileceğinden veri işleme durma noktasına gelmez.

Gerçek dünyada Hadoop Uygulamaları

1. Güvenlik ve Emniyet

Evet, Hadoop artık Kolluk kuvvetlerinde aktif bir araç olarak kullanılmaktadır. Hızlı ve güvenilir Büyük Veri analizi sayesinde Hadoop, kolluk kuvvetlerinin (polis teşkilatı gibi) daha proaktif, verimli ve hesap verebilir hale gelmesine yardımcı oluyor. Örneğin, ABD'nin ulusal güvenlik kurumu, terör saldırılarını önlemek için Hadoop kullanıyor. Hadoop, güvenlik ihlallerini ve şüpheli etkinlikleri gerçek zamanlı olarak tespit etmeye yardımcı olabileceğinden, suç faaliyetlerini tahmin etmek ve suçluları yakalamak için etkili bir araç haline geldi.

2. Müşteri memnuniyetini artırın ve çevrimiçi itibarı izleyin

İşletmeler artık satış verilerini analiz etmek ve belirli bir ürünün ne zaman ve hangi zamanda en çok sattığını belirlemek için diğer birçok faktörle karşılaştırmak için Hadoop'u kullanıyor. İşletme sahipleri, satış verilerini sürekli izleyerek belirli ürünlerin belirli günlerde, saatlerde veya sezonda neden daha iyi sattığını öğrenebilirler. Aynı şekilde, Hadoop, müşterilerinizin (hem mevcut hem de potansiyel) çevrimiçi platformlarda sizin hakkınızda neler söylediğini görmek için sosyal medya ve çevrimiçi sohbetleri de inceleyebilir. Müşterilerin yorumlarının ve geri bildirimlerinin arkasındaki duyguları izler. Bu içgörü, pazarlamacıların ve işletme sahiplerinin, müşterilerin sıkıntılı noktalarını ve markadan ne beklediklerini analiz etmelerine yardımcı olur. Tüm bu hayati bilgiler, işletmeler ve şirketler tarafından ürünlerinin kalitesini artırmak, müşteri memnuniyeti oranını artırmak ve çevrimiçi itibarlarını geliştirmek için kullanılabilir.

3. Hastanın hayati değerlerini izleyin

Birçok hastane, çalışanlarını iş süreçlerinde daha üretken hale getirmek için Hadoop'tan yararlanmaya başladı. Sağlık sistemleri ve makineleri, büyük miktarda yapılandırılmamış veri üretir. Geleneksel veri işleme sistemleri, bu kadar büyük miktarda ham veriyi işleyemez ve analiz edemez. Ancak Hadoop yapabilir. Atlanta Çocuk Sağlığı Kurumu, çocuk hastaların kan basıncı, kalp atışı ve solunum hızı gibi hayati durumlarını sürekli olarak izlemek için yoğun bakım ünitelerinin yatağının yanına bir sensör yerleştirdiğinde buna mükemmel bir örnek verilebilir. Birincil amaç, bu kritik işaretleri depolamak ve analiz etmek ve kalıplarda herhangi bir değişiklik olursa uyarılmaktı. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcısının, ihtiyacı olan hastaları kontrol etmek için derhal bir doktor ve tıbbi asistan ekibi göndermesine izin verdi. Bu, Hadoop ekosistem bileşenlerinin temel bileşenleri olan Hive, Flume, Impala, Spark ve Sqoop kullanılarak mümkün oldu.

4. Sağlık İstihbaratı

Sağlık sigortası şirketleri genellikle ilgili tüm maliyetleri (ilgili riskler dahil) birleştirir ve belirli bir gruptaki toplam üye sayısına eşit olarak böler. Doğal olarak, sonuçlar değişmeye devam ettiği için her zaman dinamiktir. Hadoop'un ölçeklenebilir ve ucuz özelliğinin son derece yararlı olabileceği yer burasıdır. Hadoop, dinamik verileri verimli bir şekilde barındırabilir ve sürekli değişen ihtiyaçlara göre ölçeklenebilir. Hem sağlık hizmeti sağlayıcıları hem de sağlık sigortası şirketleri, Hadoop tabanlı sağlık hizmetleri zekası uygulamalarını kullanarak uygun bir maliyetle akıllı iş çözümleri tasarlayabilir.

Diyelim ki bir sağlık sigortası şirketi, belirli bir yaş sınırının altındaki kişilerin belirli bir hastalığa yatkın olmadığı bir bölgede yaşı bulmak istiyor. Bu, şirketin sigorta poliçesinin yaklaşık maliyetini hesaplamasına yardımcı olmak için yapılmalıdır. Bununla birlikte, bölgedeki insanların yaş verilerini toplamak için şirketin, söz konusu hastalık, semptomları, hedef kurbanları ile ilgili bilgileri çıkarmak için büyük hacimli veri setlerini işlemek ve analiz etmek için büyük miktarda para yatırması gerekecektir. ve bunun gibi. Pig, Hive ve MapReduce gibi Hadoop bileşenlerinin işe yarayabileceği yer burasıdır - bunlar büyük veri kümelerini nispeten düşük maliyetlerle işleyebilir.

5. Tıklama akışı verilerini izleyin

Esasen, Hadoop'un birincil işlevi, tıklama akışı verileri de dahil olmak üzere büyük hacimli verileri depolamak, işlemek ve analiz etmektir . Hadoop aşağıdakileri başarıyla yakalayabilir:

• Bir ziyaretçi belirli bir web sitesine ulaşmadan önce nereden geldi?
• Ziyaretçi, web sitesine yönlendiren hangi arama terimini kullandı?
• Ziyaretçi ilk olarak hangi web sayfasını açtı?
• Ziyaretçinin ilgisini çeken diğer web sayfaları nelerdir?
• Ziyaretçi her sayfada ne kadar zaman harcadı?
• Ziyaretçi hangi ürünü/hizmeti satın almaya karar verdi?

Hadoop, bu tür tüm soruların yanıtlarını bulmanıza yardımcı olarak, kullanıcı etkileşimi ve web sitesi performansına ilişkin bir analiz sunar. Böylece, Hadoop'tan yararlanarak, tüm şekil ve büyüklükteki şirketler, kullanıcı yolunu optimize etmek ve müşterinin bir sonraki hangi ürünü/hizmeti satın alacağını ve web kaynaklarını nereye tahsis edeceğini tahmin etmek için tıklama akışı analizi yapabilir.

6. Coğrafi konum verilerini takip edin

Akıllı telefonlar artık hayatımızın önemli bir parçası haline geldi. Konuştukça dünya çapında artan akıllı telefon kullanıcılarının sayısıyla birlikte, bu küçük cihazlar dijital dünyanın kalp atışı. Öyleyse neden bu fırsattan yararlanmıyorsunuz ve akıllı telefonları kendi avantajınıza kullanmıyorsunuz? İşletmeler, müşterilerin hareketlerini, davranış kalıplarını, satın almalarını izlemek ve bir sonraki hareketlerini tahmin etmek için akıllı telefonlar ve tabletlerdeki coğrafi konum verilerini izlemek için Hadoop'u kullanabilir. Sadece bu değil, Hadoop kümeleri aynı zamanda çok büyük miktarda coğrafi konum verisini düzene sokabilir ve kuruluşların iş ve operasyon süreçlerindeki zorlukları belirlemelerine yardımcı olabilir.

7. Sensör verilerini takip edin

Günümüzde elektronik aletler ve makineler, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve daha da önemlisi müşteri verilerini toplamak için sensörler kullanıyor. Sensörleri birleştirmeye yönelik artan eğilim, IoT cihazlarının artan şekilde benimsenmesinin ardından daha belirgin hale geldi. Aslında sensör verileri şu anda en hızlı büyüyen veri türleri arasında yer alıyor. Cihazlar ve makineler, sıcaklık, hız, basınç, yakınlık, konum, görüntü, fiyat, hareket ve çok daha fazlası gibi bir dizi özelliği izleyip takip edebilen gelişmiş sensörlerle donatılmıştır. Sensör verileri zamanla bunaltıcı olma eğiliminde olduğundan, Hadoop sensör verilerini izlemek, depolamak ve analiz etmek için en iyi ve en etkili çözümdür. Şirketler, sensör verilerini takip ederek ve izleyerek işleriyle ilgili operasyonel öngörüler elde edebilir ve süreçlerini buna göre iyileştirebilir.

8. Güvenliği ve uyumluluğu güçlendirin

Hadoop, sunucu günlük verilerini verimli bir şekilde analiz edebilir ve bir güvenlik ihlaline gerçek zamanlı olarak yanıt verebilir. Sunucu günlükleri, ağ veri işlemlerini, özellikle güvenlik ve mevzuata uygunluk verilerini yakalayan bilgisayar tarafından oluşturulan günlüklerden başka bir şey değildir. Sunucu günlüğü, şirketlere ve kuruluşlara ağ kullanımı, güvenlik tehditleri ve uyumlulukla ilgili önemli bilgiler sağlar. Hadoop, bu verileri hazırlamak ve analiz etmek için mükemmel bir seçimdir. Hataları ayıklamak veya bir sistemdeki herhangi bir şüpheli olayın (örneğin, oturum açma hataları) oluşumunu tespit etmek için mükemmel bir araçtır. Sunucu günlüklerini Hadoop'a yükleyerek, ağ yöneticileri güvenlik ihlalinin nedenini belirleyebilir ve sorunu hemen çözebilir.

Bunlar gerçek dünya senaryosunda sadece birkaç Hadoop uygulaması olsa da, daha pek çoğu henüz gelmedi. Büyük Veri kullanım örnekleri genişledikçe ve Hadoop teknolojisi olgunlaştıkça, Hadoop'un bu tür öncü uygulamalarından daha fazlasını göreceğiz.

Hadoop Geleceğin Kapsamı hakkında daha fazla bilgi edinin

Sonuç olarak

Hadoop geleceğin teknolojisidir. Elbette, müfredatın ayrılmaz bir parçası olmayabilir, ancak bir E-ticaret, finans, sigorta, BT, sağlık hizmetlerinin çalışmalarının ayrılmaz bir parçası ve olacak ve başlangıç ​​noktalarından bazıları. O halde bu dalgayı yakalamak için vakit kaybetmeden; zamanın sonunda müreffeh ve tatmin edici bir kariyer sizi bekliyor. İyi şanlar!

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.