Hadoop的特点和应用
已发表: 2020-01-30早在 2014 年，Hortonworks 的首席执行官 Rob Bearden在圣何塞 Hadoop 峰会的主题演讲中就表示：
“从现在到 2020 年，企业的数据量将同比增长 50 倍。我认为最重要的是要认识到 85% 的数据来自全新的数据源。”
他谈到的“新资源”包括智能手机、社交媒体和物联网。 随着越来越多的高级来源不断添加到此列表中，每秒生成的数据量继续以前所未有的速度堆积。 此外，自从企业和组织进入大数据游戏以来，数据的重要性已成倍增加。 今天，数据是从各种不同的来源生成的，包括移动设备、社交媒体、电子邮件、物联网以及机器数据、交易数据和业务数据。
由于数据现在从各个方面涌入，组织必须采用先进的大数据工具——例如 Hadoop——将原始数据转换为有意义的见解。 企业和组织可以利用这些见解来促进数据驱动的决策制定并在市场中获得竞争优势。 利用大数据的最佳工具之一是 Hadoop。
Apache Hadoop 是一个开源大数据框架，用于存储和处理大数据，也用于在分布式计算环境中开发数据处理应用程序。 基于 Hadoop 的应用程序在大型数据集上运行，这些数据集分布在廉价且廉价的商品计算机集群中。 因此，您以经济可行的成本获得了广泛集群网络的计算能力。 Hadoop 的分布式文件系统结构允许并发处理和容错。
Hadoop的特点
- 它最适合大数据分析
通常，大数据具有非结构化和分布式的性质。 这就是 Hadoop 集群最适合大数据分析的原因。 Hadoop 以“数据局部性”的概念运行，这意味着处理逻辑而不是实际数据，而是流向计算节点，从而消耗更少的网络带宽。 这提高了 Hadoop 应用程序的效率。
- 它是可扩展的
Hadoop 集群的最佳之处在于，您可以通过向网络添加额外的集群节点来将它们扩展到任意程度，而无需对应用程序逻辑进行任何修改。 因此，随着大数据量、种类和速度的增加，您还可以扩展 Hadoop 集群以适应不断增长的数据需求。
- 它是容错的
在 Hadoop 生态系统中，也有将输入数据复制到其他集群节点的规定。 因此，如果集群节点发生故障，数据处理将不会停止，因为另一个集群节点可以替换故障节点并继续该过程。
现实世界中的 Hadoop 应用程序
- 安全和执法
是的，Hadoop 现在被用作执法部门的活跃工具。 由于其快速可靠的大数据分析，Hadoop 正在帮助执法机构（如警察局）变得更加主动、高效和负责。 例如，美国的国家安全机构使用 Hadoop 来防止恐怖袭击。 由于 Hadoop 可以帮助实时检测安全漏洞和可疑活动，因此它已成为预测犯罪活动和抓获犯罪分子的有效工具。
- 提高客户满意度并监控在线声誉
企业现在正在使用 Hadoop 分析销售数据，并将其与许多其他因素进行比较，以确定特定产品的最佳销售时间和时间。 通过持续监控销售数据，企业主可以找出某些产品在特定日期、时间或季节销售得更好的原因。 同样，Hadoop 还可以挖掘社交媒体和在线对话，以查看您的客户（现有的和潜在的）在在线平台上对您的评价。 它监控客户评论和反馈背后的情绪。 这种洞察力有助于营销人员和企业主分析客户的痛点以及他们对品牌的期望。 所有这些重要信息都可以被企业和公司用来提高他们的产品质量，提高客户满意度，并提高他们的在线声誉。
- 监测患者生命体征
许多医院已经开始利用 Hadoop 来提高员工的工作效率。 医疗保健系统和机器会生成大量非结构化数据。 传统的数据处理系统无法处理和分析如此大量的原始数据。 但是，Hadoop 可以。 一个很好的例子是亚特兰大儿童保健中心在其 ICU 病床旁安装了一个传感器，以持续跟踪儿童患者的生命体征，例如血压、心跳和呼吸频率。 主要目的是存储和分析这些关键信号，并在模式发生任何变化时发出警报。 这使医疗保健提供者能够迅速派出一组医生和医疗助理来检查有需要的患者。 这是通过使用 Hadoop 生态系统组件的核心组件——Hive、Flume、Impala、Spark 和 Sqoop 实现的。
- 医疗智能
医疗保险公司通常将所有相关成本（包括所涉及的风险）结合起来，然后除以特定群体的成员总数。 自然，结果总是动态的，因为它们不断变化。 这就是 Hadoop 的可扩展且廉价的特性非常有用的地方。 Hadoop 可以根据不断变化的需求有效地容纳动态数据和扩展。 通过使用基于 Hadoop 的医疗保健智能应用程序，医疗保健提供商和医疗保险公司都可以以可承受的成本设计智能业务解决方案。
让我们假设一家医疗保险公司希望在某个地区找到低于特定年龄限制的人不易患特定疾病的年龄。 这样做是为了帮助公司计算保险单的大致成本。 然而，为了收集该地区人们的年龄数据，该公司将不得不投入大量资金来处理和分析大量数据集，以提取有关疾病、症状、目标受害者的相关信息，等等。 这就是像 Pig、Hive 和 MapReduce 这样的 Hadoop 组件可以派上用场的地方——它们可以以相对较低的成本处理大型数据集。
- 跟踪点击流数据
本质上，Hadoop 的主要功能是存储、处理和分析海量数据，包括点击流数据。 Hadoop 可以成功捕获以下内容：
- 访问者在到达特定网站之前来自哪里？
- 访问者使用什么搜索词导致该网站？
- 访问者首先打开了哪个网页？
- 访问者感兴趣的其他网页是什么？
- 访问者在每个页面上花费了多少时间？
- 访问者决定购买什么产品/服务？
通过帮助您找到所有此类问题的答案，Hadoop 提供了对用户参与度和网站性能的分析。 因此，通过利用 Hadoop，各种形式和规模的公司都可以进行点击流分析，以优化用户路径并预测客户接下来可能购买的产品/服务，以及在哪里分配他们的网络资源。
- 跟踪地理位置数据
现在，智能手机已经成为我们生活的重要组成部分。 随着我们所说的全球智能手机用户数量的增加，这些微型设备是数字世界的心跳。 那么，为什么不利用这个机会并使用智能手机来发挥自己的优势呢？ 企业可以使用 Hadoop 跟踪智能手机和平板电脑上的地理位置数据，以跟踪客户的活动、行为模式、购买情况，并预测他们的下一步行动。 不仅如此，Hadoop 集群还可以简化海量的地理位置数据，帮助组织识别其业务和运营流程中的挑战。
7. 追踪传感器数据
今天，电子产品和机器正在使用传感器来增强用户体验，更重要的是，收集客户数据。 随着物联网设备的日益普及，集成传感器的增长趋势变得更加明显。 事实上，传感器数据是目前增长最快的数据类型之一。 设备和机器注入了先进的传感器，可以监控和跟踪许多特征，如温度、速度、压力、接近度、位置、图像、价格、运动等等。 由于传感器数据会随着时间的推移而变得不堪重负，因此 Hadoop 是跟踪、存储和分析传感器数据的最佳和最有效的解决方案。 通过跟踪和监控传感器数据，公司可以获得对其业务的运营洞察并相应地改进其流程。
- 加强安全性和合规性
Hadoop 可以有效地分析服务器日志数据并实时响应安全漏洞。 服务器日志只不过是捕获网络数据操作的计算机生成的日志，尤其是安全和法规遵从性数据。 服务器日志为公司和组织提供有关网络使用、安全威胁和合规性的重要见解。 Hadoop 非常适合暂存和分析这些数据。 它是提取错误或检测系统中任何可疑事件（例如登录失败）发生的出色工具。 通过将服务器日志加载到 Hadoop 中，网络管理员可以确定安全漏洞的原因并及时修复问题。
尽管这些只是现实世界场景中的少数 Hadoop 应用程序，但未来还会有更多。 随着大数据用例的扩展和 Hadoop 技术的成熟，我们将看到更多这样的 Hadoop 开创性应用。
了解有关 Hadoop 未来范围的更多信息
综上所述
Hadoop 是未来的技术。 当然，它可能不是课程的一个组成部分，但它现在并且将成为电子商务、金融、保险、IT、医疗保健工作的一个组成部分。 所以，抓紧时间赶上这波浪潮； 一个繁荣而充实的职业在时间结束时等待着你。 祝你好运！
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