4 motivi per cui scegliere Big Data Hadoop

Nel corso degli ultimi 10 anni (nello specifico da qualche anno a questa parte), enormi società come Google, Yahoo!, Amazon e Facebook hanno efficacemente raccolto e collegato enormi quantità di informazioni (Big Data Analytics), creando strumenti di divulgazione come ad esempio framework pubblicitari in giro per il web.

Apache Hadoop, il framework che supporta applicazioni distribuite con un elevato accesso ai dati sotto una licenza libera, ad esempio, si sta rapidamente trasformando in un punto di riferimento per via delle enormi quantità di informazioni che offre alle imprese.

Hadoop è un progetto Apache di alto livello costruito e usato da una comunità globale di contributori, che usano il linguaggio di programmazione Java.

Yahoo! nello specifico è il più grande contributore di questo progetto, e attualmente ne fa uso. Ma Hadoop è usato anche da:

• AOL;
• Ebay;
• Facebook;
• IBM;
• ImageShack;
• Joost;
• Linkedin;
• Spotify;
• The New York Times;
• Twitter.

Cosa fa Hadoop?

Per rispondere a questa domanda in generale potremmo dire che Hadoop offre una grande quantità di librerie di semplice utilizzo. Tuttavia non si tratta del solo punto a favore, ci sono altre motivazioni (precisamente quattro!) per cui oggi questo strumento viene ritenuto valido dalle più grandi organizzazioni presenti nel web.

Qui di seguito abbiamo elencato i 4 motivi che dovresti conoscere per approcciarti in modo ottimale ad Apache Hadoop.

Motivo 1: esplorazione dei dati con set completi

R, SAS, Matlab o Python, in genere richiedono una workstation con molta memoria per suddividere informazioni e produrre modelli. Ma quando si tratta di informazioni, la memoria del PC non è mai abbastanza.

Con Hadoop, però, è possibile eseguire numerose ricerche esplorative su set di dati completi.

Basterà comporre un PIG o HIVE e inviarlo direttamente su Hadoop sull’insieme di dati e recuperare i risultati ideali per il proprio PC.

Motivo 2: set di dati di data mining più grandi

In generale, le attività raggiungono risultati migliori quando ci sono più informazioni da elaborare.

Però, enormi set di dati non sono accessibili o diventa eccessivamente costoso archiviarli. Occorre quindi scoprire nuovi approcci per fare in modo ottimale il tutto.

Con Hadoop, invece, è possibile memorizzare le informazioni su RAW e utilizzare l’intero set di dati per fabbricare modelli ottimali e più precisi.

Motivo 3: Pre-elaborazione su larga scala di dati grezzi

Hadoop è perfetto per eseguire questo tipo di preparazione preliminare in modo produttivo, dato che può analizzare enormi set di dati, utilizzando apparati come PIG, HIVE e linguaggi di scripting come Python.

In sostanza, se l’applicazione richiede l’unione di tabelle estese con miliardi di righe per creare vettori di evidenziazione per ogni domanda di riferimento, HIVE o PIG sono eccezionalmente validi per questo compito.

Motivo 4: Agilità dei dati

Hadoop è “pattern on read”, a differenza della maggior parte dei framework RDBMS.

Questo consente di manovrare più facilmente numerosi dati.

Se vuoi conoscere al meglio come funziona Hadoop contattaci attraverso il form sottostante.