Die 16 wichtigsten Hadoop-Entwicklerfähigkeiten, die Sie 2021 beherrschen sollten

Big Data erobert die Welt und dementsprechend steigt auch die Nachfrage nach Hadoop-Profis.

Eine der herausragendsten Rollen in dieser Branche ist der Hadoop-Entwickler, und wir behandeln die erforderlichen Hadoop-Entwicklerfähigkeiten, die Sie entwickeln müssen, um in dieses Feld einzusteigen. Aber lassen Sie uns zuerst herausfinden, warum Sie eine Karriere in diesem Bereich anstreben sollten:

Warum ein Hadoop-Entwickler werden?

Hadoop gehört zu den beliebtesten Big-Data-Technologien. Darüber hinaus steigt auch die Menge an Daten, die wir täglich generieren, da wir die Technologie für alle zugänglicher machen.

Wachstum von Big Data

Hier sind einige wichtige Fakten, die die Menge an Daten verdeutlichen, die wir täglich generieren:

• Menschen senden 500 Millionen Tweets
• 4 Petabyte an Daten werden auf Facebook erzeugt
• 5 Milliarden Suchanfragen werden durchgeführt
• Und über WhatsApp werden 65 Milliarden Nachrichten verschickt

( Quelle )

All diese Daten sind sehr nützlich und der beste Weg, sie zu nutzen, sind Big-Data-Implementierungen. Deshalb steigt die Nachfrage nach Hadoop-Entwicklern rasant. Organisationen suchen Fachleute, die Hadoop und seine zahlreichen Komponenten zur Verwaltung von Big-Data-Projekten verwenden können.

Als Hadoop-Entwickler können Sie diesen Bedarf von Unternehmen erfüllen und ihnen helfen, Big Data effektiv zu nutzen.

Helles Zielfernrohr

Im Jahr 2018 belief sich der globale Markt für Big Data und Business Analytics auf 169 Milliarden US-Dollar und bis 2022 wird er auf 274 Milliarden US-Dollar geschätzt. Dies zeigt, dass der Anwendungsbereich von Big Data und Hadoop sehr groß ist, und da der Markt wachsen wird, wird die Nachfrage nach Fachleuten mit Hadoop-Fähigkeiten entsprechend steigen.

Außerdem herrscht weltweit ein großer Mangel an Data-Science-Experten (einschließlich Hadoop-Entwicklern). In einer Umfrage von Quanthub , als sie Unternehmen fragten, für welche Fähigkeiten es am schwierigsten sei, Talente zu finden, gaben 35 % der Befragten an, dass es sich um Datenwissenschaft und Analytik handele.

Der Markt hat einen Mangel an talentierten Fachleuten, daher ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, um in dieses Feld einzusteigen.

Attraktive Bezahlung

Hadoop bietet eine der attraktivsten Jobaussichten in Bezug auf Bezahlung und Entwicklungsmöglichkeiten. Das durchschnittliche Gehalt eines neuen Hadoop-Entwicklers reicht von 2,5 Lakh pro Jahr bis zu 3,8 Lakh pro Jahr. Erfahrene Hadoop-Entwickler verdienen bis zu 50.000 INR pro Jahr.

Wie Sie sehen, hat es viele Vorteile, Hadoop-Entwickler zu werden. Nachdem wir nun die Gründe behandelt haben, warum Sie eine Karriere in diesem Bereich anstreben sollten, lassen Sie uns die erforderlichen Hadoop-Entwicklerfähigkeiten besprechen.

Die besten Hadoop-Entwicklerfähigkeiten

1. Hadoop-Grundlagen

Sie müssen mit den Grundlagen von Hadoop vertraut sein. Es ist notwendig zu verstehen, was Hadoop ist und was seine verschiedenen Komponenten sind, und dies ist die erste Fertigkeit, an der Sie arbeiten sollten. Hadoop ist ein Open-Source-Framework für Big-Data-Lösungen, und Sie sollten die verschiedenen Lösungen kennen, die in diesem Framework verfügbar sind.

Abgesehen von den im Framework vorhandenen Lösungen sollten Sie auch die Technologien im Zusammenhang mit dem Framework kennen. Wie sie alle miteinander verbunden sind und was wichtig ist, um mit der Entwicklung von Hadoop-Fähigkeiten zu beginnen.

2. HDFS

HDFS steht für Hadoop Distributed File System und ist das in Hadoop verfügbare Speichersystem. HDFS ist bei Organisationen und Unternehmen weit verbreitet, da es ihnen ermöglicht, große Datenmengen zu sehr geringen Kosten zu speichern und zu verarbeiten.

Alle in Hadoop verfügbaren Verarbeitungsframeworks arbeiten auf HDFS. Dazu gehören MapReduce und Apache Spark.

3. HBase

HBase ist eine nicht relationale verteilte Open-Source-Datenbank. Es ist in Ihren Fähigkeiten als Hadoop-Entwickler genauso wichtig wie HDFS.

HBase läuft auf HDFS und bietet viele Funktionen. Es bietet Ihnen eine fehlertolerante Möglichkeit, verschiedene spärliche Datensätze zu speichern, die in zahlreichen Big-Data-Anwendungsfällen durchaus üblich sind.

HBase ähnelt Googles Big Table und bietet Echtzeit-Lese- oder Schreibzugriff auf Daten in HDFS.

4. Kafka

Als Hadoop-Entwickler verwenden Sie Kafka für Echtzeit-Datenströme und führen Echtzeitanalysen durch. Es hilft Ihnen auch beim Sammeln großer Datenmengen und wird hauptsächlich mit In-Memory-Microservices für Langlebigkeit verwendet.

Kafka bietet hervorragende Replikationseigenschaften und einen höheren Durchsatz, sodass Sie es zum Verfolgen von Serviceanrufen oder zum Verfolgen von IoT-Sensordaten verwenden können.

Es funktioniert gut mit allen Tools, die wir in dieser Liste besprochen haben, einschließlich Flume, HBase und Spark.

5. Sqoop

Mit Apache Sqoop können Sie Daten zwischen HDFS und relationalen Datenbankservern wie Teradata, MySQL und Postgres übertragen. Es kann Daten aus relationalen Datenbanken in HDFS importieren und Daten aus HDFS in relationale Datenbanken exportieren.

Sqoop ist hocheffizient bei der Übertragung großer Datenmengen zwischen Hadoop und externen Datenspeicherlösungen wie Data Warehouses und relationalen Datenbanken.

6. Gerinne

Mit Apache Flume können Sie riesige Mengen an Streaming-Daten wie E-Mails, Netzwerkverkehr, Protokolldateien und vieles mehr sammeln und transportieren. Flume ist in der Lage, Streaming-Daten von mehreren Webservern in HDFS zu erfassen, was Ihre Aufgaben erheblich vereinfacht.

Als Hadoop-Entwickler wird Flume ein entscheidender Bestandteil Ihres Toolkits sein, da es eine einfache Architektur für Streaming-Datenflüsse bietet.

7. Spark-SQL

Spark SQL ist ein Spark-Modul zur strukturierten Datenverarbeitung. Es verfügt über DataFrames, eine Programmierabstraktion, und integriert die funktionale Programmierung von Spark in die relationale Verarbeitung, wodurch die Geschwindigkeit von Datenabfrageaufgaben phänomenal erhöht wird.

Es bietet Unterstützung für mehrere Datenquellen und ermöglicht Ihnen, SQL-Abfragen mit Codetransformationen zu verweben. All diese Gründe haben es zu einer der gefragtesten Hadoop-Entwicklerfähigkeiten gemacht.

8. Apache-Spark

Apache Spark ist eine Open-Source-Analyse-Engine, die für die groß angelegte Datenverarbeitung verwendet wird. Es bietet Ihnen eine Schnittstelle, um komplette Cluster mit impliziter Fehlertoleranz und Datenparallelität zu programmieren.

Es läuft in Hadoop-Clustern über YARN oder über seinen eigenständigen Modus, um Daten in Cassandra, HDFS, Hive, HBase oder einem beliebigen Hadoop-Eingabeformat zu verarbeiten. Spark ist notwendig, da es Ihnen ermöglicht, Anwendungen in Hadoop-Clustern bis zu 100-mal schneller im Arbeitsspeicher auszuführen. Ohne Spark wäre das Arbeiten mit großen Datenmengen recht umständlich.

9. MapReduce

MapReduce ist ein Programmierframework, mit dem Sie große Datensätze in einer verteilten Umgebung parallel und verteilt verarbeiten können. Während HDFS es Ihnen ermöglicht, große Datenmengen in einem verteilten System zu speichern, ermöglicht Ihnen MapReduce, dieselben Daten in einem solchen System zu verarbeiten.

Ein MapReduce-Programm hat eine Mapping-Prozedur und eine Reduce-Methode. Die Mapping-Prozedur führt das Sortieren und Filtern durch, während die Reduce-Methode die Zusammenfassungsoperation durchführt.

10. Apache Oozie

Apache Oozie ist eine serverbasierte Workflow-Scheduling-Lösung. Es ermöglicht Ihnen, Hadoop-Jobs zu verwalten, und die Workflows in Oozie sind Sammlungen von Aktionsknoten und Kontrollflüssen.

Als Hadoop-Entwickler müssen Sie Oozie verwenden, um Auftragsabläufe zu definieren und den Datenladeprozess in Pig und HDFS zu automatisieren.

Oozie ist ein integraler Bestandteil des Hadoop-Stacks und Personalvermittler suchen nach dieser Fähigkeit in Hadoop-Entwickler-Kompetenzsets.

11. GraphX

GraphX ​​ist eine API von Apache Spark, mit der Sie Diagramme erstellen und Diagramm-parallele Berechnungen durchführen können. Es kombiniert den ETL-Prozess (Extract, Transform and Load), die iterative Diagrammberechnung und die explorative Analyse in einer Lösung, wodurch es äußerst nützlich und vielseitig ist.

Um GraphX ​​zu verwenden, müssen Sie mit Python, Java und Scala vertraut sein. Es unterstützt nur diese drei Programmiersprachen.

12. Apachenstock

Apache Hive ist ein Data-Warehouse-Softwareprojekt, das auf Apache Hadoop basiert und Datenabfragen und -analysen bereitstellt. Seine Schnittstelle ist SQL sehr ähnlich, um Daten abzufragen, die in mehreren Datenbanken und Dateisystemen gespeichert sind, die mit Hadoop integriert werden können.

Um Hive nutzen zu können, sollten Sie mit SQL vertraut sein, da es sich um ein SQL-basiertes Tool handelt. Mit Hilfe dieses Tools können Sie Daten sehr effizient verarbeiten, da es schnell und skalierbar ist. Es unterstützt auch Partitionierung und Bucketing, um den Datenabruf zu vereinfachen.

13. Mahout

Apache Mahout ist ein Projekt zur Erstellung kostenloser Implementierungen von verteilten oder anderweitig skalierbaren Algorithmen für maschinelles Lernen. Damit können Sie Dokumente und Dateien besser zugänglich in Clustern organisieren.

Mahout ist eine neue Ergänzung des Hadoop-Ökosystems, wird aber schnell zu einer gefragten Fähigkeit. Sie können es verwenden, um Empfehlungen einfacher aus Datensätzen zu extrahieren.

14. Ambari

Als Hadoop-Entwickler verwenden Sie Ambari für Systemadministratoren, um Hadoop-Cluster zu verwalten, bereitzustellen und zu überwachen. Ambari ist ein Open-Source-Verwaltungstool, mit dem Sie den Status der verschiedenen laufenden Anwendungen verfolgen können. Man kann sagen, dass es sich um eine webbasierte Verwaltungslösung für Hadoop-Cluster handelt. Es bietet auch ein interaktives Dashboard, um den Fortschritt jeder Anwendung zu visualisieren, die über einen Hadoop-Cluster läuft.

15. Java

Java gehört zu den beliebtesten Programmiersprachen der Welt. Es ermöglicht Ihnen, Kafka-Warteschlangen und -Themen zu entwickeln. Sie müssen Java verwenden, um MapReduce-Programme für die verteilte Datenverarbeitung zu entwerfen und zu implementieren.

Als Hadoop-Entwickler müssen Sie möglicherweise Mapper- und Reducer-Programme entwickeln, die die einzigartigen Anforderungen Ihrer Kunden erfüllen. Das Erlernen dieser Programmiersprache ist unerlässlich, um Hadoop-Entwickler zu werden.

16. Python

Python ist eine einfach zu erlernende und sehr vielseitige Programmiersprache. Die Syntax von Python ist sehr einfach, sodass es nicht viel Mühe kostet, diese Sprache zu lernen. Es hat jedoch unzählige Anwendungen in Hadoop.

Sie können MapReduce-Jobs, Spark-Anwendungen und Skriptkomponenten mithilfe von Python entwickeln.

Wie entwickelt man Hadoop-Fähigkeiten?

Ein Hadoop-Entwickler zu werden, kann entmutigend erscheinen. Es gibt viele Fähigkeiten und Bereiche, die abgedeckt werden können, die überwältigend werden können. Sie sollten klein anfangen und zuerst die Grundlagen abdecken. Viele der Technologien sind miteinander verwandt, sodass Sie durch das gleichzeitige Erlernen schneller Fortschritte erzielen können.

Planen Sie Ihr Studium und halten Sie sich an einen strengen Zeitplan, um sicherzustellen, dass Sie effizient lernen.

All dies kann jedoch sehr herausfordernd sein. Deshalb empfehlen wir die Teilnahme an einem Big-Data-Kurs. Ein Big-Data-Kurs hätte einen strukturierten Lehrplan, der Ihnen Schritt für Schritt alle notwendigen Konzepte beibringt.

Wir von upGrad bieten die folgenden Big-Data-Kurse in Partnerschaft mit dem IIIT-B an. Sie werden Sie über Hadoop und alle verwandten Technologien unterrichten, mit denen Sie vertraut sein sollten, um ein Hadoop-Entwickler zu werden.

• PG-Diplom in Softwareentwicklung, Spezialisierung auf Big Data

Dieser 13-monatige Kurs ist perfekt für Studenten und Berufstätige, die Hadoop-Entwicklerfähigkeiten entwickeln möchten. Sie werden während dieses Programms durch Online-Sitzungen und Live-Vorträge lernen. Es bietet auch mehr als 7 Projekte und Fallstudien, damit Sie das Gelernte während des gesamten Kurses anwenden können. Am Ende des Projekts haben Sie 14 Programmiersprachen und Tools erlernt.

• PG-Zertifizierung in Big Data

Dieser Kurs dauert nur 7,5 Monate und bietet mehr als 250 Lernstunden. Sie müssen einen Bachelor-Abschluss mit 50% oder gleichwertiger Bestehensnote haben, um sich für diesen Kurs zu qualifizieren. Beachten Sie jedoch, dass Sie keine Programmiererfahrung benötigen, um an diesem Programm teilzunehmen. Der Kurs bietet wie der vorherige Kurs eine personalisierte 1:1-Betreuung durch Big-Data-Branchenexperten und IIIT Bangalore-Alumni-Status.

Beide Kurse sind online und geben Ihnen Zugriff auf die Student Success Corner von upGrad. Dort erhalten Sie personalisiertes Feedback zum Lebenslauf, Karriereberatung, Vermittlungsunterstützung und engagierte Mentorenschaft, die Ihnen helfen, Ihre Karriere anzukurbeln.

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Fazit

Das Hinzufügen dieser Fähigkeiten zu Ihren Hadoop-Fähigkeiten kann ziemlich schwierig erscheinen, aber mit der richtigen Denkweise, Vorbereitung und den richtigen Ressourcen wird es zum Kinderspiel.

Welche Fähigkeit auf unserer Liste ist Ihrer Meinung nach am einfachsten zu entwickeln? Welche ist die schwierigste? Teilen Sie Ihre Antworten im Kommentarbereich unten.