Pannes logicielles ou humaines. une erreur humaine dans les mises à jour logicielles lors de l'exécution des opérations de données Hadoop peut entraîner un comportement défectueux qui peut entraîner des résultats inattendus de la tâche. Dans ce cas, nous devons protéger les données pour éviter les défaillances ou les résultats déraisonnables. Par exemple, suite à une mise à jour logicielle mal exécutée vers une application d'analyse de signal de trafic, une nouvelle fonction qui ne parvient pas à analyser correctement les données de signal de trafic sous forme de texte brut. Le logiciel analyse encore des formats JSON et d'autres formats de fichiers non texte, ce qui entraîne l'analyse en temps réel du contrôle du trafic, produisant des résultats de prédiction qui manquent de points de données. Cette situation peut entraîner des sorties défectueuses qui peuvent entraîner des accidents au niveau des signaux de circulation. La protection des données peut résoudre ce problème et permet de restaurer rapidement la version précédente de l'application de travail.

Taille et échelle. la taille des données analytiques augmente jour après jour en raison du nombre toujours croissant de sources de données et de volumes. Les médias sociaux, les applications mobiles, l'analytique et les plateformes de cloud computing sont les principales sources de données sur le marché actuel du Big Data, qui augmente très rapidement. Par conséquent, les données doivent être protégées pour assurer la précision des opérations.

La protection native des données de Hadoop. Hadoop a une commande native pour protéger les données, mais cette commande n'assure pas la cohérence des données pendant la sauvegarde. Elle prend uniquement en charge la sauvegarde au niveau des répertoires. Les snapshots créés par Hadoop sont en lecture seule et ne peuvent pas être utilisés pour réutiliser directement les données de sauvegarde.