Je pro mě ten pravý čas naučit se Hadoop?

Tento příspěvek na blogu pojednává o tom, proč nikdy nebyl lepší čas učit se Hadoop. Zjistěte, jak vám školení Hadoop může pomoci v kariéře Big Data.

Absolutně! Nikdy nebyl lepší čas přidat do svého životopisu dovednosti Hadoop. Uveďme to na několika faktech a příkladech.

Přemýšleli jste někdy o tom, co je za technologií automatického značkování na Facebooku? A co sledovací kamery, které jsou schopné generovat dokonalý obraz i při slabém osvětlení? Odpovědí je Hadoop a jeho převratné schopnosti ukládat, zpracovávat a načítat data.





jak převést double do int v java

Ukládání dat je jedna věc, ale jejich zpracování a dotazování je úplně jiná míčová hra. Pokud je Big Data týmem Rugby, pak je Hadoop nejlepším rozohrávačem, kterého najdete!

Díky Hadoopu je Facebook schopen ukládat všechny informace o osobě a ve svém profilu upozorňuje na přesný čas a datum aktivity. Všechny informace o osobě jsou Big Data a Hadoop to všechno pomáhá vykreslit.



Všechna data Hadoop jsou uložena na vrcholu HDFS (Hadoop Distributed File System), který může obsahovat jak strukturovaná, tak nestrukturovaná data. Konkurenti Hadoop (jako RDBMS a Excel) mohou ukládat pouze strukturovaná data. To je hlavní faktor, proč je Hadoop velkým otcem, který dává tradičním nástrojům pro zpracování dat šanci na své peníze. Hadoop provádí zpracování v blízkosti dat, zatímco RDBMS potřebuje, aby byla data přenášena po síti přes I / O, aby mohla zpracovávat stejná data.

K zamyšlení: Může Hadoop předpovědět výsledky situace na základě souboru dat?

Growth-of-data-learn-hadoop



Tento graf ukazuje exponenciální růst dat v průběhu let. Podívejte se blíže a všimnete si, že nestrukturovaná data tvoří 90% všech dat na světě. Jednoduše použijte princip poptávky a nabídky a můžeme si uvědomit, že stále více nestrukturovaných dat, která se pohybují kolem, vede pouze k profesionálům, kteří mohou tato data opravit. To je dostatečný důvod pro to, aby si člověk hledal práci zabývající se nestrukturovanými daty aka Big Data. Nepochybujte o tom, že je ten správný čas naučit se Hadoop.

Jak efektivní je ve skutečnosti Hadoop ve srovnání s RDBMS?

Hadoop vyrazí jakýkoli jiný nástroj pro zpracování dat přímo z parku. Programy RDBMS a Excel mohou být efektivní při správě dat nepřesahujících několik stovek listů aplikace Excel, ale co tisíc takových souborů, které je třeba udržovat? Vraťme se znovu k příkladu z Facebooku. Protokol dat obsahující podrobnosti o aktivitě uživatele Facebooku nelze uložit v aplikaci Excel, alespoň ne všechna historická data uživatele, která se datují od desetiletí. Také v Hadoopu mohou být data volně strukturovaná, ale RDBMS vyžaduje, aby byla data konzistentnější a v rozpoznatelném formátu.

java cast double na int

RDBMS-Vs-Hadoop-learn-hadoop

Podívejte se na srovnání mezi RDBMS a Hadoop a sami budete vědět, které ceny jsou lepší.

Mám pro vás jednu závěrečnou statistiku, která uzavře všechny pochybnosti o tom, zda je Hadoop dobrou volbou pro kariéruled.

Hadoop-job-trends-learn-hadoop

Tento graf je ilustrací rostoucí poptávky po profesionálech Hadoop a bude stoupat až v následujících týdnech.

Vy a já bohužel nemůžeme změnit technologii. V nejlepším případě můžeme držet krok s tím, naučit se vyvíjející se technologie a stát se nepostradatelnými pro naše pracoviště. Je správný čas naučit se Hadoop a projet se vlnou Big Data.

Máte na nás dotaz? Uveďte to prosím v sekci komentáře a my se vám ozveme.

Související příspěvky:

obrácení čísla v Javě

Potřebujete Javu, abyste se naučili Hadoop?