أفضل 16 من مهارات مطوري Hadoop يجب أن تتقنها في عام 2021

تستحوذ البيانات الضخمة على العالم ونتيجة لذلك ، يتزايد الطلب على محترفي Hadoop وفقًا لذلك.

أحد أبرز الأدوار في هذه الصناعة هو مطور Hadoop وسنغطي مهارات مطور Hadoop الضرورية التي يجب عليك تطويرها لدخول هذا المجال. لكن أولاً ، دعنا نكشف عن سبب وجوب ممارسة مهنة في هذا المجال:

لماذا تصبح مطور Hadoop؟

يعد Hadoop من بين أكثر تقنيات البيانات الضخمة شيوعًا. علاوة على ذلك ، فإن كمية البيانات التي ننتجها كل يوم تتزايد أيضًا لأننا نجعل التكنولوجيا في متناول الجميع.

نمو البيانات الضخمة

فيما يلي بعض الحقائق المهمة التي تسلط الضوء على كمية البيانات التي ننتجها كل يوم:

• يرسل الناس 500 مليون تغريدة
• يتم إنشاء 4 بيتابايت من البيانات على Facebook
• تم إجراء 5 مليارات عملية بحث
• ويتم إرسال 65 مليار رسالة عبر WhatsApp

( المصدر )

كل هذه البيانات مفيدة للغاية وأفضل طريقة لاستخدامها هي من خلال تطبيقات البيانات الضخمة. لهذا السبب يتزايد الطلب على مطوري Hadoop بسرعة. تريد المنظمات محترفين يمكنهم استخدام Hadoop ومكوناته العديدة لإدارة مشاريع البيانات الضخمة.

سيسمح لك كونك مطور Hadoop بتلبية هذه الحاجة للشركات ومساعدتها في استخدام البيانات الضخمة بشكل فعال.

برايت سكوب

في عام 2018 ، بلغ حجم السوق العالمية للبيانات الضخمة وتحليلات الأعمال 169 مليار دولار أمريكي وبحلول عام 2022 ، من المتوقع أن يصل إلى 274 مليار دولار أمريكي. هذا يدل على أن نطاق البيانات الضخمة و Hadoop مشرق للغاية ومع نمو السوق ، سيزداد الطلب على المهنيين الذين لديهم مجموعات مهارات Hadoop وفقًا لذلك.

هناك أيضًا نقص كبير في المتخصصين في علوم البيانات (بما في ذلك مطورو Hadoop) في جميع أنحاء العالم. في استطلاع أجراه Quanthub ، عندما سألوا الشركات عن مجموعة المهارات الأكثر صعوبة في العثور على المواهب ، قال 35٪ من المستجيبين أنها كانت علم البيانات والتحليلات.

يوجد نقص في المهنيين الموهوبين في السوق ، لذا فإن الوقت الحالي هو الوقت المثالي لدخول هذا المجال.

رواتب مغرية

تقدم Hadoop واحدة من أكثر فرص العمل جاذبية من حيث الأجور وفرص النمو. يتراوح متوسط ​​الراتب لمطور Hadoop الأحدث من INR 2.5 lakh سنويًا إلى INR 3.8 lakh سنويًا. يكسب مطورو Hadoop ذوي الخبرة ما يصل إلى INR 50 لكح سنويًا.

كما ترى ، هناك العديد من الفوائد لتصبح مطور Hadoop. الآن بعد أن غطينا الأسباب التي تجعلك تسعى إلى الحصول على وظيفة في هذا المجال ، دعنا نناقش مهارات مطور Hadoop الضرورية.

مهارات مطور Hadoop الأعلى

1. أساسيات Hadoop

يجب أن تكون على دراية بأساسيات Hadoop. من الضروري فهم ماهية Hadoop وما هي مكوناته المختلفة وهي المهارة الأولى التي يجب أن تعمل عليها. Hadoop هو إطار عمل مفتوح المصدر لحلول البيانات الضخمة ويجب أن تعرف الحلول المختلفة المتوفرة في هذا الإطار.

بصرف النظر عن الحلول الموجودة في إطار العمل ، يجب أن تعرف أيضًا التقنيات المتعلقة بالإطار. كيف هم جميعًا مترابطون وماذا يفعل ما هو ضروري لبدء تطوير مجموعات مهارات Hadoop.

2. HDFS

يرمز HDFS إلى نظام الملفات الموزعة Hadoop وهو نظام التخزين المتاح في Hadoop. تحظى HDFS بشعبية كبيرة بين المؤسسات والشركات لأنها تتيح لها تخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات بتكلفة منخفضة للغاية.

تعمل جميع أطر المعالجة المتوفرة في Hadoop فوق HDFS. يتضمن ذلك أمثال MapReduce و Apache Spark.

3. HBase

HBase هي قاعدة بيانات موزعة مفتوحة المصدر وغير علائقية. إنه مهم في مجموعات مهارات مطور Hadoop مثل HDFS.

يعمل HBase فوق HDFS ويقدم العديد من الميزات. يمنحك طريقة تتسامح مع الأخطاء لتخزين مجموعات بيانات متفرقة متنوعة شائعة جدًا في العديد من حالات استخدام البيانات الضخمة.

يشبه HBase جدول Google الكبير ويوفر وصولاً للقراءة أو الكتابة في الوقت الفعلي إلى البيانات في HDFS.

4. كافكا

بصفتك مطور Hadoop ، ستستخدم Kafka لتدفقات البيانات في الوقت الفعلي وإجراء تحليل في الوقت الفعلي. يساعدك أيضًا على جمع كميات كبيرة من البيانات ويتم استخدامه بشكل أساسي مع الخدمات المصغرة في الذاكرة من أجل المتانة.

يوفر كافكا خصائص نسخ ممتازة وإنتاجية أعلى ، وبالتالي يمكنك استخدامه لتتبع مكالمات الخدمة أو تتبع بيانات مستشعر إنترنت الأشياء.

إنه يعمل بشكل جيد مع جميع الأدوات التي ناقشناها في هذه القائمة بما في ذلك Flume و HBase و Spark.

5. سكوب

باستخدام Apache Sqoop ، يمكنك نقل البيانات بين HDFS وخوادم قواعد البيانات الارتباطية مثل Teradata و MySQL و Postgres. يمكنه استيراد البيانات من قواعد البيانات العلائقية إلى HDFS وتصدير البيانات من HDFS إلى قواعد البيانات العلائقية.

يتمتع Sqoop بكفاءة عالية في نقل كميات كبيرة من البيانات بين Hadoop وحلول تخزين البيانات الخارجية مثل مستودعات البيانات وقواعد البيانات العلائقية.

6. فلوم

يسمح لك Apache Flume بجمع ونقل كميات ضخمة من البيانات المتدفقة مثل رسائل البريد الإلكتروني وحركة مرور الشبكة وملفات السجل وغير ذلك الكثير. Flume قادر على التقاط البيانات المتدفقة من خوادم الويب المتعددة إلى HDFS ، مما يبسط مهامك إلى حد كبير.

بصفتك مطور Hadoop ، سيكون Flume جزءًا مهمًا من مجموعة الأدوات الخاصة بك لأنه يوفر بنية بسيطة لتدفق تدفق البيانات.

7. شرارة SQL

Spark SQL هي وحدة Spark لأداء معالجة البيانات المنظمة. يحتوي على DataFrames ، وهو تجريد برمجي ويدمج البرمجة الوظيفية لـ Spark مع المعالجة العلائقية ، مما يزيد من سرعة مهام الاستعلام عن البيانات بشكل هائل.

يوفر دعمًا لمصادر بيانات متعددة ويسمح لك بنسج استعلامات SQL مع تحويلات التعليمات البرمجية. كل هذه الأسباب جعلت منه أحد أكثر مهارات مطوري Hadoop رواجًا.

8. اباتشي سبارك

Apache Spark هو محرك تحليلات مفتوح المصدر يستخدم لمعالجة البيانات على نطاق واسع. يوفر لك واجهة لبرمجة مجموعات كاملة مع التسامح الضمني مع الخطأ وتوازي البيانات.

يتم تشغيله في مجموعات Hadoop من خلال YARN أو من خلال وضعه المستقل لمعالجة البيانات في Cassandra أو HDFS أو Hive أو HBase أو أي Hadoop InputFormat. يعد Spark ضروريًا لأنه يسمح لك بتشغيل التطبيقات في مجموعات Hadoop بسرعة تصل إلى 100 مرة في الذاكرة. بدون Spark ، سيكون العمل بكميات كبيرة من البيانات مرهقًا للغاية.

9. مابريديوس

MapReduce هو إطار عمل برمجة يتيح لك إجراء معالجة متوازية وموزعة على مجموعات بيانات كبيرة في بيئة موزعة. بينما يسمح لك HDFS بتخزين كميات كبيرة من البيانات في نظام موزع ، يسمح لك MapReduce بمعالجة نفس البيانات في مثل هذا النظام.

يحتوي برنامج MapReduce على إجراء تعيين وطريقة تقليل. يقوم إجراء التعيين بالفرز والتصفية بينما يقوم أسلوب التخفيض بتنفيذ عملية الملخص.

10. اباتشي اوزي

Apache Oozie هو حل جدولة سير عمل قائم على الخادم. يسمح لك بإدارة وظائف Hadoop وسير العمل في Oozie عبارة عن مجموعات من عقد العمل وتدفق التحكم.

بصفتك مطور Hadoop ، سيتعين عليك استخدام Oozie لتحديد تدفقات الوظائف وأتمتة عملية تحميل البيانات في Pig و HDFS.

يعد Oozie جزءًا لا يتجزأ من مكدس Hadoop ويبحث المجندون عن هذه المهارة في مجموعات مهارات مطوري Hadoop.

11. GraphX

GraphX ​​هي واجهة برمجة تطبيقات Apache Spark يمكنك استخدامها لإنشاء رسوم بيانية وإجراء حساب موازٍ للرسم البياني. فهو يجمع بين عملية ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) وحساب الرسم البياني التكراري والتحليل الاستكشافي في حل واحد ، مما يجعله مفيدًا للغاية ومتعدد الاستخدامات.

لاستخدام GraphX ​​، يجب أن تكون على دراية بلغة Python و Java و Scala. إنه يدعم لغات البرمجة الثلاث هذه فقط.

12. أباتشي خلية

Apache Hive هو مشروع برنامج مستودع بيانات يعتمد على Apache Hadoop الذي يوفر الاستعلام عن البيانات وتحليلها. تشبه واجهته إلى حد كبير SQL للاستعلام عن البيانات المخزنة في قواعد بيانات وأنظمة ملفات متعددة يمكن أن تتكامل مع Hadoop.

لتتمكن من استخدام Hive ، يجب أن تكون على دراية بـ SQL لأنها أداة قائمة على SQL. بمساعدة هذه الأداة ، يمكنك معالجة البيانات بكفاءة عالية لأنها سريعة وقابلة للتطوير. كما أنه يدعم التقسيم والتجميع لتبسيط استرجاع البيانات.

13. محوت

Apache Mahout هو مشروع لإنتاج تطبيقات مجانية لخوارزميات التعلم الآلي الموزعة أو القابلة للتطوير. باستخدامه ، يمكنك تنظيم المستندات والملفات في مجموعات مع إمكانية وصول أفضل.

Mahout هي إضافة حديثة إلى نظام Hadoop البيئي ولكنها سرعان ما أصبحت مهارة مطلوبة. يمكنك استخدامه لاستخراج التوصيات من مجموعات البيانات بمزيد من البساطة.

14. أمباري

بصفتك مطور Hadoop ، ستستخدم Ambari لمسؤولي النظام لإدارة مجموعات Hadoop وتوفيرها ومراقبتها. Ambari هي أداة إدارة مفتوحة المصدر وتساعدك على تتبع حالة مختلف التطبيقات قيد التشغيل. يمكنك القول إنه حل إدارة مستند إلى الويب لمجموعات Hadoop. كما يوفر لوحة معلومات تفاعلية لتصور التقدم المحرز في كل تطبيق يعمل على مجموعة Hadoop.

15. جافا

تعد Java من بين أكثر لغات البرمجة شيوعًا على هذا الكوكب. يسمح لك بتطوير قوائم انتظار ومواضيع كافكا. سيتعين عليك استخدام Java لتصميم برامج MapReduce وتنفيذها لمعالجة البيانات الموزعة.

بصفتك مطور Hadoop ، قد تضطر إلى تطوير برامج Mapper و Reducer التي تلبي المتطلبات الفريدة لعملائك. تعلم لغة البرمجة هذه أمر ضروري لتصبح مطور Hadoop.

16. بايثون

Python هي لغة برمجة سهلة التعلم ومتعددة الاستخدامات. إن بناء جملة بايثون بسيط للغاية ، لذا لن يتطلب الأمر الكثير من الجهد لتعلم هذه اللغة. ومع ذلك ، لديها الكثير من التطبيقات في Hadoop.

يمكنك تطوير وظائف MapReduce وتطبيقات Spark ومكونات البرمجة النصية باستخدام Python.

كيفية تطوير مجموعات مهارات Hadoop؟

قد يبدو أن تصبح مطور Hadoop أمرًا شاقًا. هناك العديد من المهارات والمجالات التي يجب تغطيتها والتي يمكن أن تكون ساحقة. يجب أن تبدأ صغيرًا وتغطي الأساسيات أولاً. ترتبط العديد من التقنيات ببعضها البعض ، لذا فإن تعلمها في نفس الوقت سيساعدك على إحراز تقدم أسرع.

خطط لدراستك والتزم بجدول زمني صارم لضمان التعلم بكفاءة.

ومع ذلك ، يمكن أن يكون كل هذا صعبًا للغاية. لهذا السبب نوصي بأخذ دورة تدريبية حول البيانات الضخمة. سيكون لدورة البيانات الضخمة منهج منظم يعلمك كل المفاهيم الضرورية خطوة بخطوة.

نحن في upGrad نقدم دورات البيانات الضخمة التالية بالشراكة مع IIIT-B. سوف يعلمونك عن Hadoop وجميع التقنيات ذات الصلة التي يجب أن تكون على دراية بها لتصبح مطور Hadoop.

• دبلوم PG في تخصص تطوير البرمجيات في البيانات الضخمة

هذه الدورة التي تبلغ مدتها 13 شهرًا مثالية للطلاب والمهنيين العاملين الذين يرغبون في تطوير مهارات مطور Hadoop. سوف تدرس من خلال جلسات عبر الإنترنت ومحاضرات حية خلال هذا البرنامج. كما يقدم أكثر من 7 مشاريع ودراسات حالة حتى تتمكن من تطبيق ما تعلمته خلال الدورة. بحلول نهاية المشروع ، تكون قد تعلمت 14 لغة وأدوات برمجة.

• شهادة PG في البيانات الضخمة

تستمر هذه الدورة لمدة 7.5 شهرًا فقط وتقدم أكثر من 250 ساعة من التعلم. يجب أن تكون حاصلاً على درجة البكالوريوس بنسبة 50٪ أو ما يعادلها من درجات النجاح لتكون مؤهلاً لهذه الدورة. ومع ذلك ، لاحظ أنك لست بحاجة إلى أي خبرة في الترميز للانضمام إلى هذا البرنامج. تقدم الدورة إرشادًا شخصيًا 1: 1 من خبراء صناعة البيانات الضخمة وحالة خريجي IIIT بنغالور مثل الدورة السابقة.

كل من هاتين الدورتين متصلتين عبر الإنترنت وتمنحك إمكانية الوصول إلى ركن نجاح الطلاب في upGrad. هناك ، تحصل على ملاحظات شخصية عن السيرة الذاتية ، والاستشارة المهنية ، ودعم التوظيف ، والإرشاد المخصص لمساعدتك على بدء حياتك المهنية.

تحقق من دورات هندسة البرمجيات الأخرى لدينا في upGrad.

خاتمة

قد تبدو إضافة هذه المهارات إلى مجموعات مهارات Hadoop الخاصة بك صعبة للغاية ولكن مع العقلية الصحيحة والإعداد والموارد ، يصبح الأمر سهلاً مثل النسيم.

ما هي المهارة التي تعتقد أنها الأسهل تطويرًا في قائمتنا؟ أيهما أصعب؟ شارك إجاباتك في قسم التعليقات أدناه.