Kalbant apie „Hadoop“ mokymąsi, tai yra labai dažnas klausimas, kylantis kiekvieno ir kiekvieno besimokančiojo galvoje, t. Ar man reikia „Java“ norint išmokti „Hadoop“ “. Šis tinklaraštis padės jums išsiaiškinti visas abejones.
Ar jums reikia „Java“, kad išmoktumėte „Hadoop“?
Paprastas atsakymas į šį klausimą yra: NE , norint išmokti „Hadoop“, „Java“ žinios nėra privalomos.
Galbūt žinote, kad „Hadoop“ yra parašyta „Java“ kalba, bet, priešingai, norėčiau jums pasakyti, kad „Hadoop“ ekosistema yra pakankamai sukurta tam, kad patenkintų skirtingo lygio specialistus.
„Hadoop“ ekosistema siūlo įvairius įrankius, kuriuos jie gali panaudoti „Hadoop“ saugomiems didiesiems duomenims apdoroti.
Du svarbūs „Hadoop“ komponentai patvirtina, kad galite dirbti su „Hadoop“ neturėdami funkcinių žinių apie „Java“ - Kiaulė ir Avilys .
„Pig“ yra aukšto lygio duomenų srauto kalba ir lygiagretaus skaičiavimo vykdymo sistema, o „Hive“ yra duomenų sandėlio infrastruktūra, teikianti duomenų apibendrinimą ir ad-hoc užklausas. Kiaulę plačiai naudoja mokslininkai ir programuotojai, o avilys yra mėgstamiausias tarp duomenų analitikų.
Vienas įdomus faktas jums:
10 kiaulės eilučių = apytiksliai 200 „Java“ kodo eilučių. Patikrinkite kiaulės demonstracijai.
Taigi, nerašydami sudėtingo „Java“ kodo, naudodamiesi „Pig“, galite labai lengvai pasiekti tuos pačius įdiegimus. Vėlgi kalbant apie SQL, ją plačiai naudojo „Facebook“ inžinieriai ir analitikai, todėl „Facebook“ sukūrė „Hive“, kad teiktų į SQL panašias užklausas „Hadoop“ viršuje.
Šias kalbas lengva išmokti, ir daugiau nei 80% „Hadoop“ projektų sukasi apie jas.
Kaip susilyginti su „Hadoop“ darbais
Norėdami ištirti su „Hadoop“ susijusius darbo vaidmenis neturėdami „Java“ kaip išankstinės sąlygos, turite tiesiog orientuotis į du kritinius „Hadoop“ aspektus. Sandėliavimas ir Apdorojimas . Jei norite dirbti su „Hadoop“ saugykla, galite sužinoti, kaip veikia „Hadoop“ sankaupos ir kaip „Hadoop“ paverčia savo duomenis saugiais ir stabiliais. Tam, žinant įvairius „Hadoop“ paskirstytos failų sistemos niuansus ( HDFS ) ir HBase , t. y. Hadoopo platinama „NoSQL“ duomenų bazė nepaprastai padės.
Jei pasirinksite dirbti „Hadoop“ apdorojimo pusėje, turėsite „Pig and Hive“, kurie automatiškai konvertuos jūsų vidinį kodą, kad jis veiktų su „Java“ pagrindu sukurtu „MapReduce“ grupių programavimo modeliu.
kas yra serializavimas java
Taigi, nevykdydami „MapReduce“, vis tiek galite valdyti visą savo projekto gyvavimo ciklą. Kol valdysite Pig and Hive, kartu su HDFS ir HBase, „Java“ gali užbėgti užnugaryje.
Tikiuosi, kad šis vaizdas įrodo mano mintis.
„Edureka“ mokymai „Big Data“ ir „Hadoop“ yra skirti sustiprinti jūsų žinias ir įgūdžius, kad taptumėte sėkmingu „Hadoop“ kūrėju. Spustelėkite jei norite sužinoti daugiau.
Reti Java kodavimo reikalavimai
Tačiau „Java“ kodavimas reikalingas, jei norite pridėti vartotojo apibrėžtas funkcijas „Pig“, „Hive“ ir kituose įrankiuose. Tai reikalinga tik tuo atveju, jei norite sukurti pasirinktinius įvesties / išvesties formatus. Džiaugiamės galėdami pranešti, kad šis reikalavimas yra retenybė.
Kitas retas scenarijus, kai gali prireikti pagrindinio „Java“ kodavimo, yra derinimas. Retais atvejais, kai „Hadoop“ programa užstringa, gali tekti derinti programą naudojant „Java“.
Vis dar nesate įsitikinę, kad galite išmokti „Hadoop“ nežinodami „Java“? Žiūrėkite žemiau pateiktą internetinį seminarą ir sužinokite, kaip Hadoopas yra aktualus asmeniui iš neprogramavimo fono!
„Edureka“ yra pasaulinė el. Mokymosi platforma, skirta tiesioginiams instruktorių vedamiems mokymams apie populiarias technologijas. Jie siūlo trumpalaikius kursus, palaikomus internetinių šaltinių, kartu su parama, teikiamą visą parą visą gyvenimą. „Edureka“ yra tvirtai įsipareigojusi padėti dirbantiems specialistams neatsilikti nuo besikeičiančių technologijų ir patenkinti akademinių institucijų nesugebėjimą neatsilikti nuo besikeičiančių poreikių. Turėdama besimokančiųjų bendruomenę daugiau nei 100 šalių, „Edureka“ vizija yra padaryti mokymąsi lengvą, įdomų, prieinamą ir prieinamą milijonams besimokančiųjų visame pasaulyje.
Susijusios žinutės:
Pradėkite nuo „Big Data“ ir „Hadoop“