Hadoop的特點和應用
已發表: 2020-01-30早在 2014 年，Hortonworks 的首席執行官 Rob Bearden在聖何塞 Hadoop 峰會的主題演講中就表示：
“從現在到 2020 年，企業的數據量將同比增長 50 倍。我認為最重要的是要認識到 85% 的數據來自全新的數據源。”
他談到的“新資源”包括智能手機、社交媒體和物聯網。 隨著越來越多的高級來源不斷添加到此列表中，每秒生成的數據量繼續以前所未有的速度堆積。 此外，自從企業和組織進入大數據遊戲以來，數據的重要性已成倍增加。 今天，數據是從各種不同的來源生成的，包括移動設備、社交媒體、電子郵件、物聯網以及機器數據、交易數據和業務數據。
由於數據現在從各個方面湧入，組織必須採用先進的大數據工具——例如 Hadoop——將原始數據轉換為有意義的見解。 企業和組織可以利用這些見解來促進數據驅動的決策制定並在市場中獲得競爭優勢。 利用大數據的最佳工具之一是 Hadoop。
Apache Hadoop 是一個開源大數據框架，用於存儲和處理大數據，也用於在分佈式計算環境中開發數據處理應用程序。 基於 Hadoop 的應用程序在大型數據集上運行，這些數據集分佈在廉價且廉價的商品計算機集群中。 因此，您以經濟可行的成本獲得了廣泛集群網絡的計算能力。 Hadoop 的分佈式文件系統結構允許並發處理和容錯。
Hadoop的特點
- 它最適合大數據分析
通常，大數據具有非結構化和分佈式的性質。 這就是 Hadoop 集群最適合大數據分析的原因。 Hadoop 以“數據局部性”的概念運行，這意味著處理邏輯而不是實際數據，而是流向計算節點，從而消耗更少的網絡帶寬。 這提高了 Hadoop 應用程序的效率。
- 它是可擴展的
Hadoop 集群的最佳之處在於，您可以通過向網絡添加額外的集群節點來將它們擴展到任意程度，而無需對應用程序邏輯進行任何修改。 因此，隨著大數據量、種類和速度的增加，您還可以擴展 Hadoop 集群以適應不斷增長的數據需求。
- 它是容錯的
在 Hadoop 生態系統中，也有將輸入數據複製到其他集群節點的規定。 因此，如果集群節點發生故障，數據處理將不會停止，因為另一個集群節點可以替換故障節點並繼續該過程。
現實世界中的 Hadoop 應用程序
- 安全和執法
是的，Hadoop 現在被用作執法部門的活躍工具。 由於其快速可靠的大數據分析，Hadoop 正在幫助執法機構（如警察局）變得更加主動、高效和負責。 例如，美國的國家安全機構使用 Hadoop 來防止恐怖襲擊。 由於 Hadoop 可以幫助實時檢測安全漏洞和可疑活動，因此它已成為預測犯罪活動和抓獲犯罪分子的有效工具。
- 提高客戶滿意度並監控在線聲譽
企業現在正在使用 Hadoop 分析銷售數據，並將其與許多其他因素進行比較，以確定特定產品的最佳銷售時間和時間。 通過持續監控銷售數據，企業主可以找出某些產品在特定日期、時間或季節銷售得更好的原因。 同樣，Hadoop 還可以挖掘社交媒體和在線對話，以查看您的客戶（現有的和潛在的）在在線平台上對您的評價。 它監控客戶評論和反饋背後的情緒。 這種洞察力有助於營銷人員和企業主分析客戶的痛點以及他們對品牌的期望。 所有這些重要信息都可以被企業和公司用來提高他們的產品質量，提高客戶滿意度，並提高他們的在線聲譽。
- 監測患者生命體徵
許多醫院已經開始利用 Hadoop 來提高員工的工作效率。 醫療保健系統和機器會生成大量非結構化數據。 傳統的數據處理系統無法處理和分析如此大量的原始數據。 但是，Hadoop 可以。 一個很好的例子是亞特蘭大兒童保健中心在其 ICU 病床旁安裝了一個傳感器，以持續跟踪兒童患者的生命體徵，例如血壓、心跳和呼吸頻率。 主要目的是存儲和分析這些關鍵信號，並在模式發生任何變化時發出警報。 這使醫療保健提供者能夠迅速派出一組醫生和醫療助理來檢查有需要的患者。 這是通過使用 Hadoop 生態系統組件的核心組件——Hive、Flume、Impala、Spark 和 Sqoop 實現的。
- 醫療智能
醫療保險公司通常將所有相關成本（包括所涉及的風險）結合起來，然後除以特定群體的成員總數。 自然，結果總是動態的，因為它們不斷變化。 這就是 Hadoop 的可擴展且廉價的特性非常有用的地方。 Hadoop 可以根據不斷變化的需求有效地容納動態數據和擴展。 通過使用基於 Hadoop 的醫療保健智能應用程序，醫療保健提供商和醫療保險公司都可以以可承受的成本設計智能業務解決方案。
讓我們假設一家醫療保險公司希望在某個地區找到低於特定年齡限制的人不易患特定疾病的年齡。 這樣做是為了幫助公司計算保險單的大致成本。 然而，為了收集該地區人們的年齡數據，該公司將不得不投入大量資金來處理和分析大量數據集，以提取有關疾病、症狀、目標受害者的相關信息，等等。 這就是像 Pig、Hive 和 MapReduce 這樣的 Hadoop 組件可以派上用場的地方——它們可以以相對較低的成本處理大型數據集。
- 跟踪點擊流數據
本質上，Hadoop 的主要功能是存儲、處理和分析海量數據，包括點擊流數據。 Hadoop 可以成功捕獲以下內容：
- 訪問者在到達特定網站之前來自哪裡？
- 訪問者使用什麼搜索詞導致該網站？
- 訪問者首先打開了哪個網頁？
- 訪問者感興趣的其他網頁是什麼？
- 訪問者在每個頁面上花費了多少時間？
- 訪問者決定購買什麼產品/服務？
通過幫助您找到所有此類問題的答案，Hadoop 提供了對用戶參與度和網站性能的分析。 因此，通過利用 Hadoop，各種形式和規模的公司都可以進行點擊流分析，以優化用戶路徑並預測客戶接下來可能購買的產品/服務，以及在哪里分配他們的網絡資源。
- 跟踪地理位置數據
現在，智能手機已經成為我們生活的重要組成部分。 隨著我們所說的全球智能手機用戶數量的增加，這些微型設備是數字世界的心跳。 那麼，為什麼不利用這個機會並使用智能手機來發揮自己的優勢呢？ 企業可以使用 Hadoop 跟踪智能手機和平板電腦上的地理位置數據，以跟踪客戶的活動、行為模式、購買情況，並預測他們的下一步行動。 不僅如此，Hadoop 集群還可以簡化海量的地理位置數據，幫助組織識別其業務和運營流程中的挑戰。
7. 追踪傳感器數據
今天，電子產品和機器正在使用傳感器來增強用戶體驗，更重要的是，收集客戶數據。 隨著物聯網設備的日益普及，集成傳感器的增長趨勢變得更加明顯。 事實上，傳感器數據是目前增長最快的數據類型之一。 設備和機器注入了先進的傳感器，可以監控和跟踪許多特徵，如溫度、速度、壓力、接近度、位置、圖像、價格、運動等等。 由於傳感器數據會隨著時間的推移而變得不堪重負，因此 Hadoop 是跟踪、存儲和分析傳感器數據的最佳和最有效的解決方案。 通過跟踪和監控傳感器數據，公司可以獲得對其業務的運營洞察並相應地改進其流程。
- 加強安全性和合規性
Hadoop 可以有效地分析服務器日誌數據並實時響應安全漏洞。 服務器日誌只不過是捕獲網絡數據操作的計算機生成的日誌，尤其是安全和法規遵從性數據。 服務器日誌為公司和組織提供有關網絡使用、安全威脅和合規性的重要見解。 Hadoop 非常適合暫存和分析這些數據。 它是提取錯誤或檢測系統中任何可疑事件（例如登錄失敗）發生的出色工具。 通過將服務器日誌加載到 Hadoop 中，網絡管理員可以確定安全漏洞的原因並及時修復問題。
儘管這些只是現實世界場景中的少數 Hadoop 應用程序，但未來還會有更多應用程序。 隨著大數據用例的擴展和 Hadoop 技術的成熟，我們將看到更多這樣的 Hadoop 開創性應用。
了解有關 Hadoop 未來範圍的更多信息
綜上所述
Hadoop 是未來的技術。 當然，它可能不是課程的一個組成部分，但它是並且將是電子商務、金融、保險、IT、醫療保健工作的一個組成部分。 所以，抓緊時間趕上這波浪潮； 一個繁榮而充實的職業在時間結束時等待著你。 祝你好運！
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