Kas mul on õige aeg õppida Hadoopi?

Selles blogipostituses arutatakse, miks pole kunagi olnud paremat aega Hadoopi õppimiseks. Siit saate teada, kuidas Hadoopi koolitus võib teie Big Data karjääris aidata.

Absoluutselt! Pole kunagi olnud paremat aega, et oma CV-sse lisada Hadoopi oskusi. Tehkem see kindlaks mõne fakte ja näiteid kasutades.



Kas olete kunagi mõelnud, mis on Facebooki automaatse märgistamise funktsiooni taga olev tehnika? Kuidas oleks valvekaameratega, mis suudavad laitmatuid pilte luua ka vähese valguse korral? Vastus on Hadoop ja selle murrangulised võimalused andmete salvestamiseks, töötlemiseks ja hankimiseks.



java operaatori võimule

Andmete salvestamine on üks asi, kuid nende töötlemine ja päringute esitamine on täiesti erinev pallimäng. Kui Big Data on ragbi meeskond, siis Hadoop on parim tagamängija, kelle leiate!

Tänu Hadoopile suudab Facebook salvestada kogu inimese kohta käiva teabe ning osutab oma profiilile tegevuse täpse aja ja kuupäeva. Kogu teave inimese kohta on Big Data ja Hadoop aitab seda kõike renderdada.



Kõik Hadoopi andmed salvestatakse HDFS-i (Hadoop Distributed File System) peale, kuhu mahuvad nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmed. Hadoopi konkurendid (näiteks RDBMS ja Excel) saavad salvestada ainult struktureeritud andmeid. See on peamine tegur, miks Hadoop on suur isa, kes annab traditsioonilistele andmetöötlusvahenditele oma raha eest jooksu. Hadoop töötleb andmeid andmete lähedal, samas kui RDBMS vajab andmete edastamist võrgu kaudu sisend- / väljundsüsteemi kaudu, et samu andmeid töödelda.

Mõtteaine: Kas Hadoop saab ennustada olukorra tulemusi andmekogumi põhjal?

Growth-of-data-learn-hadoop



See graafik näitab andmete eksponentsiaalset kasvu aastate jooksul. Vaadake seda lähemalt ja märkate, et struktureerimata andmed moodustavad 90% kogu maailma andmetest. Rakendage lihtsalt nõudluse ja pakkumise põhimõtet ning saame aru, et üha enam hõljuvaid struktureerimata andmeid annab ainult spetsialistid, kes suudavad neid andmeid parandada. See on piisav põhjus, miks inimene saab otsida tööd struktureerimata andmetega ehk Big Data. Ärge kahelge, et see on õige aeg Hadoopi õppimiseks.

Kui tõhus on Hadoop tegelikkuses võrreldes RDBMS-iga?

Hadoop koputab kõik muud andmetöötlusvahendid otse pargist välja. RDBMS ja Excel võivad olla tõhusad andmete haldamisel, mis ei ületa paarsada Exceli lehte, kuid kuidas on tuhande sellise failiga, mida tuleb hooldada? Naaseme uuesti Facebooki näite juurde. Andmelogi, mis sisaldab Facebooki kasutaja tegevuse üksikasju, ei saa Excelisse salvestada, vähemalt mitte kõiki kasutaja aastakümnetesse ulatuvaid ajaloolisi andmeid. Samuti saab Hadoopis andmeid vabalt struktureerida, kuid RDBMS nõuab, et andmed oleksid järjepidevamad ja äratuntavas vormingus.

õppimine ssis samm-sammult

RDBMS-Vs-Hadoop-learn-hadoop

Heitke pilk RDBMSi ja Hadoopi võrdlusele ja saate ise teada, kumb hind on parem.

Mul on teile üks lõplik statistika, mis kinnitab kõik kahtlused selles, kas Hadoop on hea karjäärivalikjää.

Hadoop-job-trends-learn-hadoop

See graafik illustreerib kasvavat nõudlust Hadoopi spetsialistide järele ja see kasvab alles järgnevatel nädalatel.

Kahjuks ei saa teie ja mina tehnoloogiat muuta. Parimal juhul saame sellega sammu pidada ja õppida arenevaid tehnoloogiaid ning muutuda oma töökohtade jaoks hädavajalikuks. On õige aeg õppida Hadoopi ja sõita Big Data lainel.

Kas teil on meile küsimus? Palun mainige seda kommentaaride jaotises ja võtame teiega ühendust.

Seonduvad postitused:

java sügav koopia vs madal koopia

Kas Hadoopi õppimiseks on vaja Java-d?