Je pravi čas, da se naučim Hadoopa?

Ta objava v blogu govori o tem, zakaj nikoli ni bilo boljšega časa za učenje Hadoopa. Ugotovite, kako vam trening Hadoop lahko pomaga pri karieri Big Data.

Vsekakor! Nikoli ni bil boljši čas za dodajanje Hadoop veščin v življenjepis. Ugotovimo to z nekaj dejstvi in ​​primeri.

Ste se kdaj vprašali, katera tehnologija stoji za funkcijo Facebookovega samodejnega označevanja? Kaj pa nadzorne kamere, ki lahko ustvarijo brezhibne slike tudi pri šibki svetlobi? Odgovor je Hadoop in njegove revolucionarne sposobnosti shranjevanja, obdelave in pridobivanja podatkov.





kako uporabljati

Shranjevanje podatkov je eno, obdelava in poizvedovanje pa je povsem drugačna igra z žogo. Če je Big Data ekipa v ragbiju, potem je Hadoop najboljši branilec, ki ga lahko najdete!

Zahvaljujoč Hadoopu lahko Facebook shrani vse podatke o osebi in na njenem profilu navede točen čas in datum dejavnosti. Vse informacije o osebi so veliki podatki, Hadoop pa pomaga, da jih vse upodabljate.



Vsi podatki Hadoopa so shranjeni na HDFS (Hadoop Distributed File System), ki lahko vsebuje tako strukturirane kot nestrukturirane podatke. Konkurenti Hadoopa (kot sta RDBMS in Excel) lahko shranjujejo samo strukturirane podatke. To je glavni dejavnik, zakaj je Hadoop velik očka, ki tradicionalnim orodjem za obdelavo podatkov daje denar za svoj denar. Hadoop izvaja obdelavo v bližini podatkov, medtem ko RDBMS potrebuje podatke za prenos po omrežju prek V / I za obdelavo istih podatkov.

Hrana za misli: Ali lahko Hadoop na podlagi podatkovnega niza predvidi izide stanja?

Growth-of-data-learn-hadoop



Ta graf prikazuje eksponentno rast podatkov v preteklih letih. Podrobneje si oglejte in opazili boste, da nestrukturirani podatki predstavljajo 90% vseh podatkov na svetu. Preprosto uporabite načelo povpraševanja in ponudbe in ugotovili bomo, da vedno več nestrukturiranih podatkov, ki plavajo naokoli, daje samo strokovnjakom, ki lahko te podatke popravijo. To je zadosten razlog, da oseba poišče službo, ki se ukvarja z nestrukturiranimi podatki, imenovanimi Big Data. Ne dvomite, da je pravi čas za učenje Hadoopa.

Kako dejansko je Hadoop učinkovit v primerjavi z RDBMS?

Hadoop potrka katero koli drugo orodje za obdelavo podatkov naravnost iz parka. RDBMS in Excel sta morda učinkovita pri upravljanju podatkov, ki ne presegajo nekaj sto Excelovih listov, kaj pa tisoč takih datotek, ki jih je treba vzdrževati? Vrnimo se spet na primer Facebooka. Podatkovnega dnevnika, ki vsebuje podrobnosti o dejavnosti uporabnika Facebooka, ni mogoče shraniti v Excelu, vsaj ne vseh zgodovinskih podatkov uporabnika, ki segajo v desetletja. Podatki v Hadoopu so lahko ohlapno strukturirani, vendar RDBMS zahteva, da so podatki bolj dosledni in v prepoznavni obliki.

kaj je medpomnilnik

RDBMS-Vs-Hadoop-learn-hadoop

Oglejte si primerjavo med RDBMS in Hadoop in sami boste vedeli, katere cene so ugodnejše.

Za vas imam še eno končno statistiko, ki bo zapolnila vse dvome o tem, ali je Hadoop dober karierni igralecled.

Hadoop-job-trends-learn-hadoop

Ta graf ponazarja naraščajoče povpraševanje po strokovnjakih Hadoop in se bo povečeval šele v naslednjih tednih.

Na žalost z vami ne moremo spremeniti tehnologije. V najboljšem primeru lahko sledimo temu in se učimo razvijajočih se tehnologij ter postanemo nepogrešljivi na naših delovnih mestih. Pravi čas je, da se naučite Hadoopa in zajahate val Big Data.

Imate vprašanje za nas? Prosimo, omenite to v oddelku za komentarje in se vam bomo javili.

Sorodne objave:

java string razdeli več ločil

Ali za učenje Hadoopa potrebujete Javo?