7 главных причин изучить Hadoop

Hadoop - это инструмент обработки данных, используемый для обработки данных большого размера на распределенном стандартном оборудовании. Тенденция на рынке Big Data Hadoop находится на подъеме и не показывает никаких замедлений в его росте. Сегодня отрасли могут хранить все данные, созданные на их предприятиях, по доступной цене только благодаря Hadoop. Hadoop помогает отрасли узнать поведение своих клиентов, их приоритеты при покупке, т.е. то, что им больше всего нравится, шаблоны кликов и т. Д. Hadoop предоставляет персонализированные рекомендации и персонализирует функции таргетинга рекламы. Компании генерируют тысячи петабайт данных каждый день, поэтому спрос на профессионалов в области больших данных очень высок. Даже через несколько лет Hadoop будет считаться навыком, который необходимо изучить специалистам по данным и технологиям больших данных. Компании вкладывают в него большие средства, и в будущем он станет востребованным навыком.

В сегодняшнюю эпоху многие отрасли получают огромное количество неструктурированных данных с таких веб-сайтов, как Facebook, электронная почта, Instagram и т. Д., Что приводит к большим данным. Hadoop является лучшим решением для экономичного анализа такого огромного объема данных. Давайте обсудим 7 основных причин изучения Hadoop для больших данных.

1. Hadoop - это вход в технологии больших данных

Hadoop - это экономичный инструмент для решения любой проблемы с большими данными. Отрасли тратят больше на команду аналитики данных. Hadoop состоит из очень огромной экосистемы, которая предоставляет нам множество инструментов для аналитики, таких как Pig, Hive, Sqoop, Zookeeper, Map-Reduce, HBase и т. Д. Все компании, от веб-стартапов до технологических гигантов, требуют, чтобы Hadoop отвечал на их запросы. бизнес-логика, которая в конечном итоге помогает им увеличить свой доход. Каждый инструмент экосистемы Hadoop используется для решения широкого спектра задач. Неважно, сколько новых технологий появится в будущем, Hadoop всегда будет основной опорой технологии больших данных.

2. Быстрый рост рынка больших данных.

Люди очень быстро приближаются к Интернету. Это означает, что объем данных, собираемых отраслями, будет увеличиваться со временем из-за большего количества пользователей. Промышленность постепенно анализирует потребность в этой полезной информации, которую они получают от своих пользователей. Несомненно, данные всегда имеют тенденцию к увеличению, поэтому компания в конечном итоге приобретает профессионалов, обладающих навыками в области технологий больших данных. Согласно NASSCOM, рынок больших данных Индии к 2025 году достигнет 16 миллиардов долларов США с 2 миллиардов долларов США. Рост умных устройств в Индии растет очень быстрыми темпами, что приведет к росту рынка больших данных. Поскольку большие данные растут, спрос на профессионалов в области больших данных будет высоким.

3. Отсутствие профессионалов Hadoop

Данные генерируются с очень большой скоростью, и рынок больших данных Hadoop быстро растет, из-за чего спрос на квалифицированных профессионалов в области больших данных Hadoop очень высок. Изучение Hadoop - это главный вход на рынок больших данных. Никогда не поздно изучить технологию, пока вы не начнете ее изучать. Чтобы с полной уверенностью изучить эту технологию и испытать полетные характеристики вашего перевозчика.

4. Перейти в большую компанию

В настоящее время большие данные увеличивают свою потребность почти во всех отраслях. Большие данные уже охватили различные секторы государственного и промышленного секторов, такие как банковское дело, розничная торговля, природные ресурсы, правительство, транспорт, здравоохранение, СМИ и так далее. Это означает, что компании сосредотачиваются на данных и получают большие выгоды. Такие компании, как New York Times, Yahoo, Facebook, Walmart и т. Д., Используют Hadoop, что приводит к увеличению спроса на экспертов Hadoop.

5. У Hadoop больше возможностей для карьеры

Hadoop имеет множество дополнительных инструментов в своей экосистеме, которая обеспечивает потоковую обработку, пакетную обработку, машинное обучение с помощью Mahout и т. Д., Что приводит к приведенному ниже профилю работы для типичного разработчика Hadoop.

• Архитектор больших данных
• Разработчик Hadoop
• Специалист по данным
• Администратор Hadoop
• Аналитик данных
• Администратор Hadoop

Hadoop предлагает рабочие места как новичкам, так и экспертам. Специалисты, которые уже работают в технологической отрасли и работают экспертами по ETL, архитекторам и экспертам по мэйнфреймам, имеют преимущество перед новичками. В Индии примерная зарплата новичка составляет от 5Lac до 6 Lac в год, однако эксперт по Hadoop может зарабатывать от 45 Lac до 50 Lac в год. По данным IBM, из-за нехватки профессионалов Hadoop спрос на специалистов по обработке данных в США к 2020 году достигнет 364000 человек.

6. Hadoop как революционная технология

Hadoop является гибким по своей природе, что означает, что он может очень эффективно обрабатывать все типы структурированных (данные MySQL), полуструктурированных (XML, JSON) или неструктурированных данных (изображения, видео). Hadoop предоставляет лучшие ресурсы для хранилищ данных в нем, чем традиционные системы хранилищ данных с точки зрения стоимости, хранения, масштабируемости и производительности. Hadoop радикально изменил способ обработки данных в области анализа данных. Чтобы стать экспертом, недостаточно изучить Hadoop. следует изучить все компоненты экосистемы Hadoop. Например, Apache HIVE - лучший инструмент для хранения данных, построенный на основе Hadoop.

7. Hadoop - это развивающаяся технология.

Hadoop со временем развивается очень быстро. Первоначальный выпуск Hadoop выпущен 1 апреля 2006 г. Теперь мы используем Hadoop 3.x, последнюю версию. Он также сотрудничал с Tableau, HortonWorks, MapR и т. Д. Apache Spark радикально изменил экосистему Hadoop, обеспечив более быструю обработку. Apache Spark так эффективно справляется с итеративными и интерактивными запросами, что улучшает возможности обработки данных Hadoop. Поскольку Hadoop предоставляет несколько решений для различных рабочих нагрузок, он наиболее широко используется в отрасли из-за своей развитой экосистемы.