Что такое Hadoop, где и зачем используется
Если вы станете подробно изучать тему Big Data, то рано или поздно столкнетесь с термином Hadoop / «Хадуп». Этим словом обозначается набор программ или процессов с открытым исходным кодом (то есть, бесплатных для пользователя), которые применяются в качестве базы для построения систем Big Data и последующей работы с ними.
Использование больших данных сегодня требуется для средних и крупных компаний, которые пытаются усовершенствовать бизнес-процессы и повысить качество своего сервиса. Имеющаяся информация о покупателях, финансовых показателях, операциях или транзакциях нуждается в постоянном хранении, обработке и анализе. Именно для совершения таких операций применяются специальные сервисы и приложения.
Hadoop является одним из самых популярных решений для совершения операций с Big Data. Его активно используют такие гиганты, как Google, Facebook, eBay и многие другие. Стоит отметить, что «Хадуп» отлично подходит для бизнеса любой отрасли, которые работает с массивами данных объемом более терабайта. Программа имеет множество преимуществ, включая возможность масштабирования и простую оптимизацию на ВМ. Многие облачные провайдеры предлагают ее как облачный сервис.
Разберемся, что же представляет такой инструмент, какие функции он имеет и каким организациям его стоит использовать.
Что такое «Хадуп»
Если говорить простыми словами, то «Хадуп» – это специальный конструктор, который позволяет выстроить хранилища данных под нужды компании. С его помощью можно выполнять хранение и обработку больших массивов информации, выгружать их в другие инструменты, собирать статистику и выстраивать единую систему отображения.
Такой инструмент подходит для использования с неструктурированными сведениями – то есть информацией, которая не была упорядочена, не имеет структуры и ее сложно разбить на группы. Например, примером таких данных могут являться сообщения, файловые документы или фото.
Система поможет найти необходимые сведения в архиве и получить значимую аналитику для организации. Все этом может стать необходимым при определении стратегии бизнес-развития или разработке нового продукта. Например, многие торговые сети используют «Хадуп» для сбора информации о предпочтениях покупателей. Нередко полученные данные объединяются со сведениями о продажах, что позволяет оценить, какие именно действия на сайте приводят к покупке товара.
Если говорить об основных преимуществах технологии, то можно отметить:
- Масштабируемость. Система легко масштабируется, всегда можно добавлять новые узлы при увеличении объема информации.
- Простая работа. Данные не нуждаются в обработке перед сохранением. Платформа Hadoop отлично подходит для переработки неструктурированных данных любого типа, включая тексты, изображения и видео.
- Отказоустойчивость. Копии всех файлов сохраняются автоматически, поэтому в случае сбоя все сведения будут перенаправлены на работающий узел.
- Мощность вычислений. «Хадуп» позволяет обрабатывать информацию с высокой скоростью. Мощность зависит от количества используемых вычислительных узлов: чем больше их используется, тем выше показатели.
- Возможность хранения данных. Инструмент можно настроить для обработки файлов с различных ресурсов, соцсетей компании, финансовых отчетов и т. д. Кроме этого, решение позволяет эффективно хранить данные. Архивы платформы устроены так, что к ним в любой момент можно получить нужный доступ.
«Хадуп» представляет собой набор свободно распространяемых утилит, фреймворков и библиотек. Именно эти компоненты помогают выполнять разработку и распределение программ, которые работают на кластерах из сотен узлов. Такая технология является основополагающей для работы с Big Data.
Как появился Hadoop
Уже достаточно давно назрела проблема хранения и анализа больших объемов данных. Крупные корпорации столкнулись с тем, что все сведения невозможно хранить на одном физическом устройстве, поэтому активно стал развиваться подход хранения информации в распределенных системах.
В начале 21-го века разрабатывается специальное программное обеспечение, которое позволило бы хранить данные на более мелких, но параллельно работающих устройствах. Это позволило отказаться от физических устройств с большим объемом и одновременно увеличило эффективность работы с большими сведениями.
В 2005 году некоммерческая организация Apache создала ПО с открытым исходным кодом. Речь о технологии Hadoop, которая позволила «распараллелить» работу с Big Data. Любопытно, что свое название инструмент получил в честь игрушечного слона, который принадлежал сыну одного из создателей. Система была достаточно нетривиальной для своего времени и поэтому стала востребованной. Не было представлено аналогичных решений, которые бы обеспечивали работу с Big Data.
Особенностью «Хадуп» является то, что система позволяет добавлять или изменять данные с учетом текущих потребностей компании. Эта система хранения и обработки сведений может использоваться на коммерчески-доступном оборудовании.
Крупные интернет-компании часто используют Hadoop из-за удобства, так как система может изменяться с учетом целей и требований организации. При этом любые изменения нередко возвращаются в сообщество разработчиков, что позволяет использовать их для другого продукта. То есть по сути такая форма позволяет выполнить совместную разработку ПО для различных целей.
Особенности архитектуры
Изначально инструмент разрабатывался на Java с применением вычислительной парадигмы MapReduce. Согласно ей приложение делится на множество элементарных заданий, каждое из которых выполняется на отдельных узлах. Затем все полученные данные соединяются в единый результат.
Можно выделить четыре основных модуля в составе проекта:
- HDFS. Это распределенная файловая система, которая служит для хранения данных на разных серверах. За счет репликации файлов система обеспечивает хранение даже больших объемов информации и поблочно распределяет их между узлами кластера.
- Common. Представляет собой набор инфраструктурных утилит и библиотек, которые служат для родственных проектов. Например, их применяют для управления распределенными файлами.
- YARN. Отдельная система планирования заданий и управления кластерами. Представляет собой комплект системных программ, которые обеспечивают совместное использование распределенных данных и их масштабируемость в случае необходимости. По сути, это интерфейс между аппаратными ресурсами и приложениями.
- MapReduce. Отдельная платформа для программирования и распределенных вычислений. Во время процедур используется большое количество узлов, которые образуют отдельный кластер.
Сегодня Hadoop представляет целую экосистему для обработки больших данных и их интеллектуального анализа. В том числе, в такой технологии возможно применение машинного обучения.
Функции технологии
Решение используется для регулирования рисков и безопасности инфраструктуры, кроме этого, оно необходимо для оптимизации бизнес-процессов, проведения финансового анализа, выполнения маркетингового анализа и изучения неструктурированной информации, которая собиралась во время продаж.
Несистематизированную информацию, собранную из различных источников, нередко называют «озером данных». Как правило, компания не нуждается в таких сведениях, но обязана хранить их по закону. Некоторые организации после завершения анализа данных находят им применение для будущих проектов или задач.
При хранении информации в разных источниках и форматах ее анализ, моделирование и прогнозирование затруднено. По сути, «озеро данных» является ненужным для компании, так как не может принести никакой практической пользы. Однако при помощи технологии «Хадуп» удается распределить и классифицировать сведения, а затем – провести их аналитику и получить различные результаты.
Hadoop часто применяется в следующих целях:
- Изучение данных из социальных сетей. Как правило, сведения из соцсетей позволяют организации лучше понять потребности аудитории. С помощью Hadoop анализируются интересы, уровень доходов, уровень образования. Такой подход позволяет настроить таргетированную рекламу, управлять репутацией бренда и повышать отклик из групп и аккаунтов.
- Анализ отношения к компании. Если говорить о том, для чего используется Hadoop, то нельзя не упомянуть этот параметр. Технология позволяет анализировать мнения клиентов, которые они высказывают в соцсетях, блогах, отзывах. Удается проанализировать отношение покупателей к отдельным продуктам / услугам и всему бренду в целом. Это помогает спрогнозировать покупки, скорректировать маркетинговое продвижение товара или оценить имеющуюся репутацию на рынке.
- Поддержание безопасности инфраструктуры. Решение позволяет отслеживать серверные журналы и выявлять любые нарушения безопасности. С помощью «Хадуп» можно выявить возможные риски, обнаружить сетевые атаки и спрогнозировать возможные проблемы.
- Исследование геоданных. Компании в области ритейла и производства нередко (с согласия клиентов) собирают сведения об их местоположении. Полученные сведения позволяют в будущем спрогнозировать визиты пользователей или подобрать товары с учетом геолокации. С помощью платформы осуществляет оптимизация и обработка таких геоданных, что упрощает всю процедуру и сокращает время на ее выполнение.
- Сбор сведений о поведении клиентов. Нередко технология оказывается полезной при сборе и обработке данных о поведении и вовлеченности пользователей на сайте. Например, платформа помогает обработать информацию о том, откуда пользователи перешли на сайт, на какую страницу попали, сколько времени провели за просмотром контента, с каких страниц чаще всего уходили. Анализ подобных данных позволяет организации повысить конверсию ресурса и сделать его более удобным с точки зрения пользователей.
Каким компаниям потребуется Hadoop
Давайте перечислим направления деятельности организации, в которых использование платформы «Хадуп» является практически незаменимым:
- Ритейл / продажа услуг. Использование такого решения важно для сбора информации о продажах, поведении клиентов, складских остатках и т. д. Это позволяет компаниям подбирать персональные предложения для отдельного клиента, предлагать востребованные товары и разрабатывать программу лояльности.
- Частные клиники. Почти 4/5 медицинских данных являются неструктурированными, поэтому многие организации здравоохранения пренебрегают их обработкой. Между тем, сбор и анализ информации позволяет увеличить прибыль, уменьшить риски мошенничества со страховками и оценить эффективность работы клиники.
- Финансовые организации. В этом сфере платформа применяется для анализа финансовой информации и рисков, а также выявления возможных мошеннических операций. «Хадуп» успешно справляется с анализом информации о покупателях, транзакциях, остатках денежных средств в банкоматах и т. д.
- Транспортные компании. Для анализа сведений о транспортировке грузов и сроках доставки также активно используется Hadoop. С его помощью удается уменьшить затраты на топливо и подобрать лучшие маршруты для доставки.
Выводы
Надеемся, что вы разобрались в том, что такое Hadoop и для чего требуется это приложение. Сегодня платформу чаще всего применяют в виде облачного сервиса. Это упрощает ее внедрение и позволяет избежать капитальных затрат на начальных этапах.
Остались вопросы о технологии? Специалисты дата-центра Xelent готовы ответить на них!
