Pokud jde o učení Hadoop, je to velmi častá otázka, která přijde na mysl každého a každého studenta, tj. „ Potřebuji Javu, abych se naučil Hadoop “. Tento blog vám pomůže objasnit všechny vaše pochybnosti.
Potřebujete Javu, abyste se naučili Hadoop?
Jednoduchá odpověď na tuto otázku je - NE , znalost Javy není pro naučení Hadoopu povinná.
Možná víte, že Hadoop je napsán v Javě, ale naopak bych vám chtěl říci, že ekosystém Hadoop je spravedlivě navržen tak, aby uspokojoval různé profesionály pocházející z různých prostředí.
Když hovoříme o profesionálech z neprogramovacího prostředí, ekosystém Hadoop poskytuje různé nástroje, které mohou využít ke zpracování velkých dat uložených v Hadoopu.
Dvě důležité komponenty Hadoop potvrzují skutečnost, že s Hadoopem můžete pracovat, aniž byste měli funkční znalosti jazyka Java - Prase a Úl .
Pig je jazyk na vysoké úrovni toku dat a rámec provádění pro paralelní výpočet, zatímco Hive je infrastruktura datového skladu, která poskytuje souhrn dat a dotazování ad-hoc. Prase je široce používáno vědci a programátory, zatímco Hive je oblíbený mezi analytiky dat.
Jedna zajímavá skutečnost pro vás:
10 řádků prasete = cca. 200 řádků kódu Java. Překontrolovat pro ukázku prasete.
Takže bez psaní složitého kódu Java můžete pomocí Pig snadno dosáhnout stejných implementací. Znovu mluvíme o SQL, to bylo široce používáno inženýry a analytiky Facebooku, proto Facebook vyvinul Hive, aby poskytoval dotazy podobné SQL na vrcholu Hadoop.
Tyto jazyky se snadno učí a kolem nich se točí více než 80% projektů Hadoop.
Jak se sladit s úlohami Hadoop
Abyste mohli prozkoumat pracovní role související s Hadoopem, aniž byste museli mít Java jako předpoklad, musíte se jen orientovat na dva kritické aspekty Hadoopu Úložný prostor a zpracovává se . Pro práci kolem úložiště Hadoop se můžete dozvědět, jak funkce clusteru Hadoop funguje a jak společnost Hadoop zajišťuje svá data bezpečná a stabilní. Z tohoto důvodu znát různé nuance systému distribuovaných souborů Hadoop ( HDFS ) a HBase , tj. distribuovaná databáze NoSQL společnosti Hadoop, ohromně pomůže.
Pokud se rozhodnete pracovat na straně zpracování Hadoop, máte k dispozici Pig and Hive, které automaticky převádějí váš kód v backendu pro práci s programovacím modelem clusteru MapReduce založeným na Java.
Takže bez spuštění MapReduce můžete stále řídit celý životní cyklus vašeho projektu. Dokud zvládnete Pig and Hive, spolu s HDFS a HBase může Java trvat na zadním sedadle.
Doufám, že tento obrázek prokáže mé body.
Výcvikový kurz Big Data a Hadoop od společnosti Edureka je navržen tak, aby posílil vaše znalosti a dovednosti a stal se úspěšným vývojářem Hadoop. Klepněte na v případě, že se chcete dozvědět více.
převést řetězec na datum v Javě
Vzácné požadavky na kódování Java
Nicméně, Java kódování je potřeba, pokud chcete přidat uživatelem definované funkce do Pig, Hive a dalších nástrojů. To je vyžadováno pouze v případě, že chcete vytvořit vlastní vstupní / výstupní formáty. Jsme rádi, že můžeme informovat, že tento požadavek je vzácností.
Dalším vzácným scénářem, kde může být nezbytné základní kódování Java, je ladění. Ve výjimečném případě zhroucení programu Hadoop budete možná muset ladit program pomocí Javy.
Stále nejste přesvědčeni, že se můžete naučit Hadoop bez znalosti Javy? Podívejte se na webinář níže a zjistěte, jak je Hadoop relevantní pro osobu z neprogramovacího prostředí!
Edureka je globální e-learningová platforma pro živé školení instruktorů v oblasti trendových technologií. Nabízejí krátkodobé kurzy podporované online zdroji spolu s celoživotní podporou 24 × 7. Edureka má neochvějný závazek pomáhat pracujícím profesionálům držet krok s měnícími se technologiemi a uspokojovat neschopnost akademických institucí držet krok s měnícími se potřebami. Se stávající komunitou studentů ve více než 100 zemích je vizí společnosti Edureka usnadnit, zaujmout, nabídnout a zpřístupnit učení milionům studentů po celém světě.
Související příspěvky: