Errori software o umani. un errore umano negli aggiornamenti software durante l'esecuzione delle operazioni dei dati Hadoop può portare a comportamenti errati che possono causare risultati imprevisti dal lavoro. In tal caso, dobbiamo proteggere i dati per evitare errori o risultati irragionevoli. Ad esempio, a causa di un aggiornamento software eseguito in modo non corretto per un'applicazione di analisi del segnale di traffico, una nuova funzionalità che non riesce ad analizzare correttamente i dati del segnale di traffico sotto forma di testo normale. Il software continua ad analizzare JSON e altri formati di file non di testo, con il risultato che il sistema di analisi del controllo del traffico in tempo reale produce risultati di previsione che sono punti dati mancanti. Questa situazione può causare uscite guaste che potrebbero causare incidenti ai segnali stradali. La protezione dei dati può risolvere questo problema fornendo la possibilità di eseguire rapidamente il rollback alla versione dell'applicazione precedente.

Dimensione e scalabilità. la dimensione dei dati di analisi cresce giorno per giorno a causa del numero sempre crescente di origini dati e volumi. I social media, le app mobili, l'analisi dei dati e le piattaforme di cloud computing sono le principali fonti di dati nell'attuale mercato dei big data, che sta crescendo molto rapidamente, e quindi i dati devono essere protetti per garantire operazioni accurate dei dati.

Protezione dei dati nativa di Hadoop. Hadoop ha un comando nativo per proteggere i dati, ma questo comando non fornisce coerenza dei dati durante il backup. Supporta solo il backup a livello di directory. Le snapshot create da Hadoop sono di sola lettura e non possono essere utilizzate per riutilizzare direttamente i dati di backup.