Ar man tinkamas laikas išmokti Hadoopą?

Šiame tinklaraščio įraše aptariama, kodėl niekada nebuvo geresnio laiko išmokti „Hadoop“. Sužinokite, kaip „Hadoop“ mokymai gali padėti jums atlikti „Big Data“ karjerą.

Visiškai! Niekada nebuvo geresnio laiko pridėti „Hadoop“ įgūdžius prie gyvenimo aprašymo. Nustatykime tai su keliais faktais ir pavyzdžiais.

Ar kada susimąstėte, kokia yra „Facebook“ automatinio žymėjimo funkcija? Kaip su stebėjimo kameromis, kurios sugeba sukurti nepriekaištingus vaizdus net esant silpnam apšvietimui? Atsakymas yra „Hadoop“ ir jo novatoriški gebėjimai saugoti, apdoroti ir gauti duomenis.





SQL serverio pamokos pradedantiesiems

Duomenų saugojimas yra vienas dalykas, tačiau jų apdorojimas ir užklausos yra visiškai kitoks kamuolio žaidimas. Jei „Big Data“ yra regbio komanda, tada „Hadoop“ yra geriausias saugas, kurį galite rasti!

Hadoopo dėka „Facebook“ gali išsaugoti visą informaciją apie asmenį ir savo profilyje nurodyti tikslų veiklos laiką ir datą. Visa informacija apie asmenį yra „Big Data“, o „Hadoop“ padeda visa tai pateikti.



Visi „Hadoop“ duomenys saugomi HDFS („Hadoop Distributed File System“) viršuje, kuriame gali būti tiek struktūrizuoti, tiek nestruktūruoti duomenys. „Hadoop“ konkurentai (pvz., RDBMS ir „Excel“) gali saugoti tik struktūrinius duomenis. Tai yra pagrindinis veiksnys, kodėl Hadoopas yra didelis tėtis, leidžiantis tradicinius duomenų tvarkymo įrankius paleisti už savo pinigus. Hadoopas apdoroja duomenis netoli duomenų, o RDBMS reikia, kad tie patys duomenys būtų perduoti per tinklą per įvestį / išvestį.

Maistas apmąstymams: Ar Hadoopas gali nuspėti situacijos rezultatus remdamasis duomenų rinkiniu?

Growth-of-data-learn-hadoop



Ši diagrama rodo eksponentinį duomenų augimą per metus. Pažvelkite į tai atidžiau ir pastebėsite, kad nestruktūrizuoti duomenys sudaro 90% visų duomenų pasaulyje. Paprasčiausiai pritaikykite paklausos ir pasiūlos principą, ir mes galime suprasti, kad vis daugiau nestruktūruotų duomenų, sklandančių aplink, atsiranda tik specialistams, kurie gali taisyti šiuos duomenis. Tai yra pakankama priežastis žmogui ieškoti darbo, susijusio su nestruktūrizuotais duomenimis, dar vadinamais „Big Data“. Neabejokite, kad tai tinkamas laikas išmokti Hadoopą.

Iš tikrųjų, kiek efektyvus yra Hadoopas, palyginti su RDBMS?

kaip įdiegti php ant lango

Hadoopas išmuša bet kurį kitą duomenų tvarkymo įrankį tiesiai iš parko. RDBMS ir „Excel“ gali būti veiksmingos tvarkant duomenis, neviršijančius kelių šimtų „Excel“ lapų, bet kaip apie tūkstantį tokių failų, kuriuos reikia prižiūrėti? Dar kartą grįžkime prie „Facebook“ pavyzdžio. Duomenų žurnalas, kuriame pateikiama išsami „Facebook“ vartotojo veiklos informacija, negali būti saugoma „Excel“, bent jau ne visi istoriniai vartotojo duomenys, datuojami dešimtmečiais. Be to, „Hadoop“ duomenys gali būti laisvai struktūrizuoti, tačiau RDBMS reikalauja, kad duomenys būtų nuoseklesni ir atpažįstamu formatu.

RDBMS-Vs-Hadoop-learn-hadoop

Pažvelkite į RDBMS ir „Hadoop“ palyginimą ir patys žinosite, kurios kainos geresnės.

Turiu jums paskutinę statistiką, kuri pašalins visas abejones, ar Hadoopas yra geras karjeros pasirinkimasledas.

Hadoop-job-trends-learn-hadoop

Šis grafikas iliustruoja didėjančią „Hadoop“ profesionalų paklausą ir tik didės per ateinančias savaites.

Deja, jūs ir aš negalime pakeisti technologijos. Geriausiu atveju galime žengti koja kojon ir išmokti besivystančių technologijų bei tapti nepakeičiamais mūsų darbo vietose. Tai tinkamas laikas išmokti „Hadoop“ ir važiuoti „Big Data“ banga.

Turite mums klausimą? Prašau paminėti tai komentarų skiltyje ir mes su jumis susisieksime.

Susijusios žinutės:

kaip naudoti anakondą pitonui

Ar jums reikia „Java“ norint išmokti „Hadoop“?