Vorteile und Vorteile von Hadoop

Vorteile der Verwendung von Hadoop

Hadoop hilft Organisationen, Entscheidungen auf Basis einer umfassenden Analyse mehrerer Variablen und Datensätze zu treffen, anstatt auf einer kleinen Stichprobe von Daten oder anekdotischen Vorfällen. Die Möglichkeit, große Datenmengen unterschiedlicher Daten zu verarbeiten, verschafft Hadoop-Nutzern einen umfassenderen Überblick über ihre Kunden, ihre Abläufe, Chancen, Risiken usw. Um eine ähnliche Perspektive ohne Big Data zu entwickeln, müssten Organisationen mehrere, begrenzte Datenanalysen durchführen und dann einen Weg finden, die Ergebnisse zu synthetisieren, was wahrscheinlich viel manuellen Aufwand und subjektive Analyse erfordern würde.

Hier sind einige weitere Vorteile der Nutzung von Hadoop:

• Fortgeschrittene Datenanalysen können intern durchgeführt werden – Hadoop macht es praktisch, mit großen Datensätzen zu arbeiten und das Ergebnis anzupassen, ohne die Aufgabe an spezialisierte Dienstleister auslagern zu müssen. Die interne Abläufe helfen Organisationen, agiler zu sein und gleichzeitig die laufenden Betriebskosten des Outsourcings zu vermeiden.
• Organisationen können ihre Daten voll nutzen – Eine Alternative dazu, Hadoop nicht mehr zu nutzen, ist einfach, nicht alle Daten und Eingaben zu verwenden, die zur Unterstützung der Geschäftstätigkeit zur Verfügung stehen. Mit Hadoop können Unternehmen alle ihre Daten voll ausnutzen – strukturiert und unstrukturiert, in Echtzeit und historisch. Die Nutzung erhöht den Wert der Daten selbst und verbessert die Rendite (ROI) für die Altsysteme zur Erfassung, Verarbeitung und Speicherung der Daten, einschließlich ERP- und CRM-Systeme, Social-Media-Programmen, Sensoren, industriellen Automatisierungssystemen usw.
• Betrieb einer Commodity- vs. Custom-Architektur – Einige der Aufgaben, für die Hadoop heute eingesetzt wird, wurden früher von MPCC und anderen spezialisierten, teuren Computersystemen ausgeführt. Hadoop läuft häufig auf Standardhardware. Da es der de facto Big-Data-Standard ist, wird es von einer großen und wettbewerbsfähigen Lösungsanbieter-Community unterstützt, die Kunden vor Vendor-Lock-in schützt.

Wie die grundlegenden Problemlösungsfähigkeiten von Hadoop angewendet werden, hängt vom Anwendungsfall ab. Wie bereits erwähnt, wird die Datenverarbeitung von Hadoop häufig genutzt, um bessere Entscheidungsfindung zu unterstützen, Echtzeitüberwachung von Dingen wie Maschinenbedingungen, Bedrohungsniveau, Transaktionsvolumen usw. zu ermöglichen und prädiktive, proaktive Aktivitäten zu ermöglichen.

Es gibt es – Hadoop und das Internet der Dinge (IoT)

Hadoop kann eine wichtige unterstützende Technologie für Internet-of-Things-Projekte (IoT) sein. In einer typischen IoT-Anwendung sendet ein Netzwerk von Sensoren oder anderen intelligenten Geräten kontinuierlich aktuelle Zustandsdaten an eine Plattformlösung, die die Daten analysiert, das Relevante verarbeitet und automatisch eine geeignete Maßnahme anleitet (wie zum Beispiel das Abschalten einer Maschine, die von Überhitzung bedroht ist). Die Sensor- und Gerätedaten werden ebenfalls für zusätzliche Analysen gespeichert.

IoT-Programme erzeugen oft Mengen und Arten von Daten, mit denen Unternehmen bisher nie zu tun hatten. Zum Beispiel kann ein intelligentes Fabriksystem täglich Millionen von Sensordaten erzeugen. Organisationen, die IoT verfolgen, könnten schnell in die Welt der Big Data hineingezogen werden. Hadoop kann eine Lebensader für effiziente Speicherung, Verarbeitung und Verwaltung neuer Datenquellen bieten.

Nachteile der Verwendung von Hadoop

Trotz seiner Beliebtheit ist Hadoop weiterhin eine aufstrebende Technologie, und viele seiner Einschränkungen hängen mit seiner Neuheit zusammen. Die Nebenprodukte der raschen Expansion und Entwicklung von Hadoop sind Kompetenzlücken, ein Mangel an ergänzenden Lösungen zur Unterstützung spezifischer Bedürfnisse (z. B. Entwicklungs- und Debugging-Tools, native Hadoop-Unterstützung in bestimmten Softwarelösungen usw.). Weitere Kritik beruht auf Hadoops Status als Open-Source-Projekt, da einige Fachleute Open Source für geschäftlich als zu instabil empfinden. Andere Kritiker sagen, Hadoop sei besser zum Speichern und Aggregieren von Daten geeignet als zur Verarbeitung von Daten.

Diese Nachteile könnten gemildert werden, wenn Hadoop reifer wird. Bemerkenswert ist, dass einige der oben genannten Kritikpunkte tatsächlich die Einschränkungen von Open-Source-Lösungen widerspiegeln, die im Hadoop-Ökosystem eingebettet sind. Zum Beispiel wird das Oozie-Workflow-Planungsprogramm oft als begrenzt und unpraktisch in der Handhabung genannt, aber es gibt Drittanbieterlösungen, die seine Einschränkungen überwinden und in manchen Fällen die Notwendigkeit der Nutzung von Oozie überflüssig machen.

Darüber hinaus besitzt Hadoop einige grundlegende Eigenschaften, die seine Fähigkeiten einschränken. Hier sind einige der meistzitierten Einschränkungen und Kritikpunkte bezüglich Hadoop.

• Speicheranforderungen – Hadoops eingebaute Redundanz dupliziert Daten und benötigt dadurch mehr Speicherressourcen.
• Begrenzte SQL-Unterstützung – Hadoop fehlt einige der Abfragefunktionen, an die SQL-Datenbankbenutzer gewöhnt sind.
• Begrenzte native Sicherheit – Hadoop verschlüsselt keine Daten während der Speicherung oder im Netzwerk. Außerdem basiert Hadoop auf Java, das häufig Ziel von Malware und anderen Hacks ist.
• Komponentenbeschränkungen – Es gibt mehrere spezifische Kritikpunkte bezüglich der vier Kernkomponenten von Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce und Common). Einige dieser Einschränkungen werden durch Drittanbieterlösungen überwunden, aber die Funktionalität fehlt in Hadoop selbst.

Ist Hadoop eine effiziente Nutzung von Ressourcen?

Sobald Organisationen feststellen, dass Hadoop ihnen eine Möglichkeit bietet, mit Big Data zu arbeiten, beginnen sie oft zu zweifeln, ob es ein effizienter Weg ist. In den meisten Fällen lautet die Antwort ja. Hadoop ist außerdem oft kosteneffizienter und ressourceneffizienter als die üblichen Methoden zur Verwaltung von Enterprise Data Warehouses (EDWs).

Hadoop ist eine effiziente und kostengünstige Plattform für Big Data, da sie auf Standardservern mit angeschlossenem Speicher läuft, was eine günstigere Architektur als ein dediziertes Storage Area Network (SAN) darstellt. Commodity-Hadoop-Cluster sind ebenfalls sehr skalierbar, was wichtig ist, da Big-Data-Programme oft größer werden, wenn Nutzer Erfahrung und geschäftlichen Nutzen daraus ziehen.

Hadoop macht es nicht nur kosteneffizient, mit Big Data zu arbeiten, sondern senkt auch die Kosten für die Pflege eines bestehenden Unternehmens-Data-Warehouses. Das liegt daran, dass die wesentlichen Extract-Transport-Load-(ETL)-Aufgaben, die typischerweise auf der EDW-Hardware ausgeführt werden, für die Ausführung auf kostengünstigeren Hadoop-Clustern ausgelagert werden können. ETL benötigt viele Verarbeitungszyklen, daher ist es ressourceneffizienter, sie nicht auf High-End-Rechnern auszuführen, in denen sich Unternehmens-Data-Warehouses befinden.

Die Kosten und der Wert für die Nutzung von Hadoop hängen von den Anwendungsfällen, spezifischen Werkzeugen und Konfigurationen sowie der Datenmenge in der Umgebung ab. Die unterstützenden Werkzeuge und Lösungen zusammen mit der Kerntechnologie von Hadoop haben einen enormen Einfluss auf die Kosten für Entwicklung und Wartung der Umwelt. Tiefere Einblicke in das Hadoop-Ökosystem finden Sie im folgenden Abschnitt.

Der Business Case für Hadoop

Der Business Case für Hadoop hängt vom Wert der Information ab. Hadoop kann mehr Informationen zugänglich machen, mehr Informationen analysieren, um bessere Entscheidungen zu unterstützen, und Informationen durch Echtzeitanalyse wertvoller machen. Im Gegensatz zu früheren Business-Intelligence-Technologien hilft Hadoop Organisationen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verstehen. Hadoop kann neue Erkenntnisse liefern, weil es neue Datentypen verarbeiten kann, wie Social-Media-Ströme und Sensoreingaben. Eine Vielzahl von Organisationen hat einen Wert in Hadoop gefunden, indem sie es nutzen, um Kunden, Wettbewerber, Lieferketten, Risiken und Chancen besser zu verstehen.

Hadoop kann Ihnen helfen, Informationen aus Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft zu nutzen. Viele Menschen denken, Big Data konzentriert sich hauptsächlich auf die Analyse historischer Informationen, die unter den aktuellen Bedingungen relevant sein können oder auch nicht. Big-Data-Lösungen führen oft historische Analysen durch, um Vorhersagen und Empfehlungen zu treffen, aber es bietet auch eine Möglichkeit, aktuelle Zustandsdaten in Echtzeit zu analysieren und darauf zu reagieren. Zum Beispiel ist Hadoop die Grundlage für die Empfehlungsmaschinen, die einige E-Commerce-Händler nutzen, um Artikel während des Durchsuchungs auf ihren Websites vorzuschlagen. Die Empfehlungen basieren auf der Analyse der bisherigen Kaufhistorie des jeweiligen Kunden, der Käufe anderer Kunden und dem aktuellen Trend, indem Sentiment-Analysen aus Social-Media-Strömen durchgeführt werden. Diese zahlreichen Datenquellen müssen in der kurzen Zeit, in der der Kunde auf der Seite ist, verarbeitet, analysiert und in umsetzbare Informationen umgewandelt werden. Hadoop macht dies möglich, und Einzelhändler melden dadurch Umsatzsteigerungen von 2 bis 20 Prozent. Wenn der Verkauf erfolgt, hilft Hadoop Finanzinstituten, potenziellen Kreditkartenbetrug in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern.

Hadoop-gesteuerte Lösungen können zudem aktuelle und historische Daten berücksichtigen, um zukünftige Aktivitäten zu steuern, wie etwa Empfehlungen zur Sortimentsplanung für Einzelhändler oder die Entwicklung prädiktiver Wartungspläne für Produktionsanlagen und andere Vermögenswerte.

Eine andere Sichtweise auf den Wert

Das Business Case für Hadoop ist für jedes Unternehmen unterschiedlich. Um zu verstehen, ob Hadoop zu Ihrer Organisation passt und wie es einen Mehrwert bieten könnte, fragen Sie:

• Was ist der Wert besserer Entscheidungsfindung?
• Haben frühere Kundenverhalten, Geschäftsbedingungen, Risikofaktoren usw. einen Einfluss auf die aktuelle oder zukünftige Leistung?
• Würde schnellere Entscheidungsfindung dem Unternehmen helfen?
• Wäre prädiktive Wartung und das Reduzieren ungeplanter Ausfallzeiten wertvoll?
• Welchen zusätzlichen Wert würde eine verbesserte Nachfrageprognose bieten?
• Könnten wir von einer Stimmungsanalyse profitieren?
• Würde Echtzeitüberwachung die Anforderungen an Informationssicherheit oder Compliance unterstützen?
• Holen wir aus den strukturierten und unstrukturierten Daten, die wir haben, alles heraus, was wir können?

Die Anwendungsfälle und Vorteile von Hadoop sind sehr breit gefächert. In vielen Fällen wird Hadoop nicht als Ersatztechnologie eingeführt, sondern stattdessen für Dinge eingesetzt, die bisher nicht gemacht wurden. Daher ist es hilfreich, die Vorteile, Einschränkungen und Alternativen von Hadoop aus geschäftlicher und nicht technischer Perspektive zu betrachten.

Was ersetzt Hadoop?

Hadoop wird häufig verwendet, um bessere Entscheidungsfindung zu unterstützen. Daher ergänzt es oft die bereits verwendeten Datenverarbeitungs- und Berichtssysteme, anstatt sie zu ersetzen. Zum Beispiel ist Tableau ein beliebtes Business-Intelligence-Tool, das Organisationen zur Verarbeitung und Visualisierung verschiedener Daten nutzen. Tableau unterstützt Hadoop und bietet eine weitere Möglichkeit, Hadoop-gesteuerte Datenanalysen auszugeben. Excel kann auch Daten verarbeiten, die aus Hadoop importiert werden, jedoch unterstützen ausgefeiltere, auf Big Data ausgerichtete Lösungen mehr Funktionen. Das Hadoop-Ökosystem erweitert sich kontinuierlich mit neuen Lösungen, um Nutzern zu helfen, Hadoop auf neue Weise zu nutzen.

Hadoop ersetzt die Notwendigkeit, Cluster von maßgeschneiderten, leistungsstarken Computern zu haben, die von großen Teams aus Technikern und Data Scientists unterstützt werden, um Daten in umsetzbare Informationen umzuwandeln. Hadoop ist eine Alternative zur Verwendung von massiv parallelen Verarbeitungs-Datenbankstrukturen (MPP), die meist maßgeschneidert und teuer sind. Hadoop kann auch traditionelle silobasierte IT-Architekturen ersetzen oder zumindest eine Möglichkeit bieten, dass die Silos interagieren und als einzige Datenquelle dienen können.

Probleme, die Hadoop löst

Hadoop löst das grundlegende Problem, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu verarbeiten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen und sich in verschiedenen Systemen befinden. Genauer gesagt geht Hadoop auf die Herausforderungen von Skalierung, Latenz und Vollständigkeit beim Umgang mit großen Datensätzen ein.

Skalierung – Hadoop macht es praktisch, große Datensätze auf Standardcomputern zu verarbeiten. Es löst auch das Problem, eine genaue, einheitliche Ansicht strukturierter und unstrukturierter Daten zu erhalten, die in mehreren Systemen gespeichert sind.

Latenz – Hadoop kann große Datensätze viel schneller verarbeiten als herkömmliche Methoden, sodass Organisationen auf die Daten reagieren können, solange sie aktuell sind. Zum Beispiel schlagen Empfehlungs-Engines in Echtzeit ergänzende Artikel oder Sonderangebote vor. Früher haben Organisationen möglicherweise einen Bericht darüber erstellt, was Kunden gekauft hatten, die Ergebnisse analysiert und dann Tage oder Wochen später eine Folge-E-Mail mit denselben ergänzenden Angeboten gesendet. Es ist auch ein enormer Wert, Latenz bei der Überwachung von Netzwerkstörungen, Finanzbetrug und anderen Bedrohungen zu beseitigen.

Vollständigkeit Eines der Dinge, die Hadoop auszeichnen, ist seine Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten. Neben traditionellen, strukturierten Daten, die manchmal als Ruhedaten bezeichnet werden, kann Hadoop Daten in Bewegung sortieren und verarbeiten, wie Eingaben von Sensoren, Standortdaten, Social-Media-Kanälen sowie Metadaten von Video- und Kundenkontaktsystemen. Es kann auch Clickstream-Datenanalysen durchführen. Die Vollständigkeit schafft mehr Sichtbarkeit und ein tieferes Verständnis dessen, was untersucht wird.

Diese Hadoop-Eigenschaften wurden auch als die drei Vs ausgedrückt – Volumen, Geschwindigkeit und Varietät.

Hadoop-Leitfaden

1. Hadoop-Tutorial für Anfänger: Hadoop-Basics
2. Eine Einführung in die Hadoop-Verwaltung
3. Einführung in die Hadoop-Sicherheit
4. Einführung in den Apache Flume
5. Eine Einführung in Hive
6. Eine Einführung in HDFS
7. Einführung in Hbase
8. Hadoop-Beispiele: 5 reale Anwendungsfälle
9. Hadoop-Karrieren: Einstellung
10. Hadoop-Interviewfragen
11. Eine Einführung in die Hadoop-Analyse
12. Einführung in Apache Pig
13. Eine Einführung in Apache-Garn
14. Eine Einführung in die Hadoop-Architektur
15. Vorteile und Vorteile von Hadoop
16. Hadoop mit Apache Cassandra verwenden
17. Hadoop vs Kubernetes: Werden K8s & Cloud Native Hadoop beenden?
18. Hadoop-Zertifizierungen
19. Hadoop-Cluster: Eine Einführung
20. Hadoop-Ökosystem und Komponenten

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