Tại sao bạn nên học Hadoop? Điều kiện tiên quyết để tận dụng Hadoop tốt nhất

Hadoop là khung Dữ liệu lớn, cung cấp cho doanh nghiệp khả năng phân phối lưu trữ dữ liệu, xử lý song song và xử lý dữ liệu với khối lượng lớn hơn, tốc độ cao hơn, đa dạng, giá trị và tính xác thực. HDFS, MapReduce và YARN là ba thành phần chính cho hướng dẫn Hadoop này.

1. Tại sao nên học Hadoop?

Hadoop là một trong những nền tảng hàng đầu để xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh và đây là những lợi ích đáng kể của việc học hướng dẫn Hadoop để có một sự nghiệp tươi sáng phía trước:

• Có thể mở rộng : Các doanh nghiệp có thể xử lý và nhận thông tin chuyên sâu hữu ích từ hàng petabyte dữ liệu.
• Linh hoạt : Để có quyền truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu và loại dữ liệu. 
• Nhanh nhẹn : Xử lý song song và chuyển động dữ liệu tối thiểu xử lý lượng dữ liệu đáng kể với tốc độ. 
• Có thể thích ứng : Để hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python, Java và C++.

2. Các ứng dụng của Hadoop 

Ngày nay, Hadoop đã được triển khai trên nhiều ngành dọc để phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Yahoo là một trong những công ty đầu tiên sử dụng Hadoop. Kể từ đó, một số doanh nghiệp hàng đầu, bao gồm Facebook, Twitter và Adobe, đã triển khai điều này trong kiến ​​trúc của họ để mang lại lợi ích cho tổ chức của họ.  

2.1 Ngân hàng và Chứng khoán

Trong lĩnh vực Ngân hàng và Chứng khoán, Dữ liệu lớn có thể giám sát các hoạt động gian lận, đưa ra cảnh báo sớm, phát hiện gian lận thẻ, theo dõi kiểm toán, báo cáo rủi ro tín dụng và quản lý phân tích dữ liệu khách hàng để giảm bớt các vấn đề bảo mật trong lĩnh vực tài chính. Ủy ban Giao dịch Chứng khoán (SEC) hiện đang sử dụng Dữ liệu lớn để theo dõi và giám sát các hoạt động bằng phân tích mạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. 

2.2 Chăm sóc sức khỏe

Trong Chăm sóc sức khỏe, khung Dữ liệu lớn có thể giúp phân tích đầy đủ thông tin trong cơ sở về tính khả dụng, chi phí tăng và thậm chí theo dõi sự lây lan của bệnh mãn tính. 

2.3 Truyền thông và Giải trí

Trong Truyền thông và Giải trí, Dữ liệu lớn được sử dụng để thu thập, phân tích và nhận thông tin chi tiết về người tiêu dùng có thể hành động. Nó tận dụng các yếu tố truyền thông xã hội, nội dung truyền thông và đưa ra các mẫu từ phân tích thời gian thực để tinh chỉnh thêm các thủ tục kinh doanh. Giải vô địch Grand Slam Wimbledon trong môn Quần vợt sử dụng Dữ liệu lớn để cung cấp phân tích cảm tính cho người dùng TV, thiết bị di động và trực tuyến trong thời gian thực một cách hiệu quả.

>>> Xem thêm: Sức mạnh của Nền tảng phân tích dữ liệu hợp nhất UDAP

2.4 Giáo dục

Đối với Giáo dục Đại học, Dữ liệu lớn đã được áp dụng trên Đại học Tasmania, một trường đại học của Úc, để theo dõi các hoạt động của 26000 người và quản lý tiến trình của họ. Tương tự, nó được sử dụng để đo lường hiệu quả của giáo viên với trải nghiệm học tập của học sinh, điểm đạt được, hành vi, nhân khẩu học và các biến số khác. 

2.5 Sản xuất và Tài nguyên thiên nhiên

Trong phân khúc Sản xuất và Tài nguyên thiên nhiên, Dữ liệu lớn có thể bổ sung thêm nhiều khả năng hơn cho chuỗi cung ứng để nâng cao năng suất. Cả hai lĩnh vực đều có một lượng lớn dữ liệu chưa được khai thác với khối lượng và tốc độ tăng lên. Việc tích hợp các công nghệ Dữ liệu lớn có thể làm cho hệ thống của họ hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn, cải thiện chất lượng tổng thể và tăng thêm lợi nhuận cho doanh nghiệp.

Các chính phủ cũng đã sắp xếp hợp lý các hoạt động khác nhau bằng cách sử dụng các khung Dữ liệu lớn. Sự tích hợp và khả năng tương tác của Dữ liệu lớn thường tạo ra những thách thức với quy mô công cộng. Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm hiện đang sử dụng Dữ liệu lớn để kiểm tra và phát hiện các mẫu giữa bệnh tật và bệnh tật liên quan đến thực phẩm đối với hành vi và phản ứng của người dùng đối với nhiều biến số. 

2.6 Giao thông vận tải

Trong lĩnh vực Giao thông vận tải, Hadoop đã được triển khai trong việc quản lý giao thông, tạo ra hệ thống giao thông thông minh, quy hoạch tuyến đường và tránh tắc nghẽn. Đặc biệt đối với bộ phận hậu cần, Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để theo dõi các lô hàng, thời điểm di chuyển và hơn thế nữa, tiết kiệm nhiên liệu bằng cách áp dụng các phương pháp và hướng dẫn tốt nhất cho phương tiện. 

2.7 Năng lượng và Tiện ích

Trong lĩnh vực Năng lượng và Tiện ích, một mạng lưới điện tinh vi hơn sẽ được triển khai với đồng hồ thông minh để theo dõi chỉ số sau mỗi 15 phút. Dữ liệu chi tiết này sẽ giúp phân tích dữ liệu từ nhiều thiết bị khác nhau, sau đó kết hợp dữ liệu đó với phản hồi của khách hàng để giúp hệ thống hoạt động tốt hơn.

2.8 Bán lẻ và Bán buôn

Trong lĩnh vực Bán lẻ và Bán buôn, Dữ liệu lớn có thể theo dõi hành vi mua của người dùng và so sánh chúng với các kỹ thuật bán hàng để tăng thêm giá trị cho doanh nghiệp. Tương tự, nó có thể được sử dụng cho thẻ khách hàng thân thiết, RFID, máy quét POS, sự kiện địa phương, quản lý hàng tồn kho và thậm chí có thể giảm gian lận. 

2.9 Bảo hiểm

Trong lĩnh vực Bảo hiểm, Dữ liệu lớn có thể theo dõi thông tin chi tiết của khách hàng để đơn giản hóa sản phẩm và dự đoán hành vi từ thiết bị GPS, tương tác trên mạng xã hội và cơ hội đầu tư. Các ý tưởng được tối ưu hóa có thể giúp quản lý yêu cầu cung cấp dịch vụ nhanh hơn.

>>> Xem thêm: Dự đoán chi tiêu cho đám mây sẽ tăng 17,3% năm 2023

3. Điều kiện tiên quyết để tận dụng tốt nhất Hadoop

Mặc dù không cần bất kỳ chuyên môn nền tảng nào, nhưng kiến ​​thức cơ bản trong các lĩnh vực sau sẽ giúp bạn khai thác tốt nhất hướng dẫn Hadoop nói chung:

3.1 Kỹ năng lập trình

Hadoop chạy trên sự kết hợp của các ngôn ngữ lập trình. Ví dụ: R hoặc Python để phân tích, Java để phát triển, v.v. Tuy nhiên, những người mới bắt đầu không có nền tảng CNTT hoặc không có kiến ​​thức lập trình cũng có thể học Hadoop từ đầu.

3.2 Kiến thức SQL

Kiến thức về SQL là rất quan trọng bất kể vai trò bạn muốn trong Dữ liệu lớn. Người ta có thể hưởng lợi từ kiến ​​thức trước đây về SQL để sử dụng các công cụ và công nghệ mới hơn để áp dụng với các bộ dữ liệu đối với các khung xử lý.

3.3 Linux

Hầu hết các triển khai Hadoop trong các ngành đều dựa trên Linux; do đó, thật hữu ích nếu bạn có kiến ​​thức làm việc cơ bản trước về Linux. 

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn