Да ли је право време да учим Хадооп?



Овај пост на блогу говори о томе зашто никада није било боље време за учење Хадоопа. Откријте како вам Хадооп тренинг може помоћи у каријери великих података.

Апсолутно! Никада није било боље време да додате Хадооп вештине у свој животопис. Утврдимо ово са неколико чињеница и примера.

Да ли сте се икада запитали која технологија стоји иза Фацебоок-ове функције аутоматског означавања? Шта кажете на надзорне камере које су способне да генеришу беспрекорне слике чак и при слабом осветљењу? Одговор је Хадооп и његове револуционарне способности чувања, обраде и преузимања података.





Похрањивање података је једно, али обрада и испитивање истих је потпуно другачија игра са лоптом. Ако је Биг Дата рагби тим, онда је Хадооп најбољи квотербек којег можете наћи!

Захваљујући Хадооп-у, Фацебоок је у стању да ускладишти све податке о некој особи и на свом профилу указује на тачно време и датум активности. Све информације о некој особи су Биг Дата и Хадооп помаже да се сви прикажу.



Сви Хадооп подаци се чувају на врху ХДФС (Хадооп дистрибуирани систем датотека) који може да садржи и структуриране и неструктуриране податке. Конкуренти Хадооп-а (као што су РДБМС и Екцел) могу да чувају само структуриране податке. Ово је главни фактор зашто је Хадооп велики отац који традиционалним алатима за руковање подацима даје новац. Хадооп обрађује податке у близини података, док РДБМС-у требају подаци за пренос преко мреже путем У / И за обраду истих података.

Дајем динар за то што мислиш: Може ли Хадооп предвидети исходе ситуације на основу скупа података?

разлика између преоптерећења и замене у ц ++-у

Growth-of-data-learn-hadoop



Овај графикон приказује експоненцијални раст података током година. Погледајте га изблиза и приметићете да неструктурирани подаци чине 90% свих података на свету. Једноставно примените принцип потражње и понуде, а ми ћемо схватити да све више и више неструктурираних података који лебде само стварају професионалце који могу да их поправе. То је довољан разлог да особа тражи посао који се бави неструктурираним подацима званим Биг Дата. Уопште не сумњајте да је право време за учење Хадоопа.

У стварности, колико је Хадооп ефикасан у поређењу са РДБМС?

Хадооп избацује било који други алат за руковање подацима директно из парка. РДБМС и Екцел могу бити ефикасни у управљању подацима који не прелазе неколико стотина Екцел листова, али шта је са хиљаду таквих датотека које треба одржавати? Вратимо се поново на пример Фацебоок-а. Дневник података који садржи детаље о активностима корисника Фацебоок-а не може се сачувати у програму Екцел, барем не све историјске податке корисника који датирају из деценија. Такође, у Хадооп-у подаци могу бити слабо структурирани, али РДБМС захтева да подаци буду конзистентнији и у препознатљивом формату.

RDBMS-Vs-Hadoop-learn-hadoop

Погледајте поређење РДБМС-а и Хадооп-а и сами ћете знати које цене су повољније.

како се користи итератор у јави

За вас имам последњу статистику која ће запечатити све сумње у то да ли је Хадооп добар избор у каријерилед.

Hadoop-job-trends-learn-hadoop

Овај графикон је илустрација растуће потражње за Хадооп професионалцима и он ће расти тек у наредним недељама.

Нажалост, ви и ја не можемо да променимо технологију. У најбољем случају, можемо ићи у корак с тим и научити технологије које се развијају и постати неопходни за наша радна места. Право је време да научите Хадооп и зајашете талас великих података.

Имате питање за нас? Молимо вас да то споменете у одељку за коментаре и јавићемо вам се.

Повезани постови:

шта је иде у јави

Да ли вам треба Јава да бисте научили Хадооп?