Spravuje vaše organizace data pomocí sálového počítače a jste sálovým profesionálem? Pokud ano, možná budete chtít být připraveni na slona v místnosti! Vaše organizace, stejně jako mnoho dalších, může brzy uvolnit dávku sálových počítačů . Pokud k tomu dojde, musíte být jako profesionál v oblasti sálových počítačů připraveni také na Hadoop.
Rychle pochopíme, proč je pro mainframového profesionála inteligentní být připraven na tento krok.
Proaktivita vám může pomoci získat větší pracovní zodpovědnost po směně
Vzhledem k nedávnému pokroku ve výpočetní technice přechází mnoho hlavních podniků, které jsou dávkově orientované a běží na sálových počítačích, na moderní platformy. Myšlenkou přechodu na sálové počítače je pružné přizpůsobení se změnám v obchodních potřebách. Data, která jsme zachytili, byla dříve strukturovaná a nenápadná, například: Data o prodeji, nákupní objednávky a další standardní podniková data. Ale nyní je vstup velkých dat s více nestrukturovanými informacemi, jako je text, dokumenty, obrázky atd., Výzvou pro náš podnikový systém. Mainframe žije ve světě strukturovaných dat, kde je zpracování velkého množství nestrukturovaných dat časově náročné a nákladné. Naštěstí se zdá, že Hadoop, otevřená zdrojová platforma, je životaschopnou alternativou k sálovému počítači, který zpracovává velký objem a rozmanitost dat generovaných podnikem. Díky tomu, že je open-source, je Hadoop nákladově efektivní a snadno použitelný. Proto tento systém správy velkých dat s otevřeným zdrojovým kódem již používá více než 150 podniků a zbytek je ve spěchu se připojit. Takže pokud znáte Hadoop před vaší organizací, pak jste připraveni převzít novou roli, a větší odpovědnost.
Představme si, že vaše organizace nedávno přesunula správu dat do Hadoop. Po tomto přechodu by vyžadovali pracovní sílu se znalostmi a dovednostmi Hadoop. Pokud jste dříve získali pracovní znalosti o velkých datech a Hadoopu, vaše hodnota pro organizaci by se mnohonásobně zvýšila.
Další zásadní důvody, proč může být přechod na Hadoop jako sálového profesionála výhodou, jsou:
- Jak jsme viděli, hlavním důvodem, proč mnoho organizací přechází na Hadoop, je neschopnost mainframu zvládnout podnikovou zátěž. Hadoop však zvládá podnikovou pracovní zátěž, snižuje zátěž a hlavně snižuje náklady.
- Hadoop nabízí schopnost zpracovávat složité obchodní logiky. Díky tomu budete efektivnější, protože již máte znalosti práce s mainframe.
- Svým způsobem vám může práce s mainframy bránit v plnění dohod o úrovni služeb. Důvodem je rostoucí objem dat. Pokud znáte Hadoop a jeho další funkce jako PIG, Hive, Sqoop, Hbase atd., Zvládnete jakýkoli objem a rychlost dat za různých podmínek.
- Sálovým počítačům obecně trvá zpracování dat s dávkovým zpracováním déle. To má za následek zpoždění zpráv a jejich analýzu. Po zavedení Hadoop bude dávkové zpracování jednodušší.
- Když zvládnete mainframe, učení Hadoopu by pro vás bylo velmi snadné, protože má jednoduché a krátké kódy.
Mnoho IT profesionálů předpovídalo, že Hadoop bude budoucností systému správy dat. Nejsou to jen IT společnosti, ale další průmyslová odvětví, jako je maloobchod, výroba potravin, poradenské společnosti, e-learningové podnikání, online cestování finančních společností, pojišťovací společnosti atd., Přesouvají svůj systém správy dat z mainframu do . Proto se Hadoop stal rozvíjející se dovedností, která je velmi žádaná.
Obrovská poptávka po profesionálech v oblasti velkých dat
Rostoucí zájem podniků o Hadoop a jeho technologie zvyšuje obrovskou poptávku po profesionálech s velkými datovými dovednostmi. Můžeme říci, big data vytváří velké kariérní příležitosti pro profesionálové na sálových počítačích . Organizace, které migrují na Hadoop, hledají lidi se znalostmi a zkušenostmi s Hadoopem a jeho přístupy, jako jsou MapReduce a R. Proto budou mít profesionálové v oblasti sálových počítačů přecházející do velkého datového prostoru spolu se sadou dovedností Hadoop před sebou skvělou kariéru.
Podle Alice Hill, generální ředitelky společnosti Dice.com, 'Zveřejňování nabídek pracovních míst Hadoop se zvýšilo o 64 procent před rokem a Hadoop je lídrem v kategorii velkých dat pro pracovní nabídky.'
jak spustit AWS cli
Učení nebo používání Hadoopu vyžaduje úroveň analytických znalostí. Díky základním znalostem sálových počítačů bude váš pokus naučit se Hadoop efektivnější a spolehlivější při řešení různých a měnících se technologií. Jsem si jistý, že jako technik si budete moci dopřát a budovat nové věci. V současné době získává Big Data a analýza dat velkou dynamiku a bude větší budoucností. Pokud tedy máte znalosti o Hadoopu, bude to pro vaši kariéru velmi prospěšné.
Proč by se tedy IT profesionálové neměli přesunout z Mainframe na Big Data Hadoop, když to mohou udělat velkým a výhodným!
Máte na nás dotaz? Uveďte je prosím v sekci komentáře a my se vám ozveme.
Související příspěvky:
4 praktické důvody, proč se naučit Hadoop 2.0
7 způsobů, jak školení velkých dat může změnit vaši organizaci