2021年に習得すべき上位16のHadoop開発者スキル
公開: 2021-03-11ビッグデータが世界を席巻し、その結果、Hadoopプロフェッショナルの需要がそれに応じて増加しています。
この業界で最も重要な役割の1つはHadoop開発者であり、この分野に参入するために開発する必要のあるHadoop開発者のスキルについて説明します。 しかし、最初に、この分野でのキャリアを追求する必要がある理由を明らかにしましょう。
目次
なぜHadoop開発者になるのですか？
Hadoopは、最も人気のあるビッグデータテクノロジーの1つです。 さらに、テクノロジーを誰もが利用しやすくするために、私たちが毎日生成するデータの量も増えています。
ビッグデータの成長
ここに、私たちが毎日生成するデータの量を強調するいくつかの重要な事実があります。
- 人々は5億のツイートを送信します
- Facebookで4ペタバイトのデータが作成されます
- 50億回の検索が行われます
- そして、650億のメッセージがWhatsAppで送信されます
（出典）
このデータはすべて非常に有用であり、それを利用する最良の方法はビッグデータの実装を介することです。 そのため、Hadoop開発者の需要は急速に高まっています。 組織は、Hadoopとその多数のコンポーネントを使用してビッグデータプロジェクトを管理できる専門家を求めています。
Hadoop開発者になることで、企業のこのニーズを満たし、ビッグデータを効果的に使用できるようになります。
ブライトスコープ
2018年の世界のビッグデータおよびビジネス分析市場は1,690億ドルで、2022年までに2,740億ドルに達すると推定されています。 これは、ビッグデータとHadoopの範囲が非常に明るく、市場が成長するにつれて、Hadoopスキルセットを持つ専門家の需要がそれに応じて増加することを示しています。
また、世界中でデータサイエンスの専門家（Hadoop開発者を含む）が大幅に不足しています。 Quanthubの調査では、人材を見つけるのが最も難しいスキルセットを企業に尋ねたところ、回答者の35％がデータサイエンスと分析であると回答しました。
市場には才能のある専門家が不足しているため、今がこの分野に参入する絶好の機会です。
魅力的な支払い
Hadoopは、給与と成長の機会の点で最も魅力的な仕事の見通しの1つを提供します。 新しいHadoop開発者の平均給与は、年間2.5ルピーから3.8ルピーの範囲です。 経験豊富なHadoop開発者は、年間最大50ルピーを稼ぎます。
ご覧のとおり、Hadoop開発者になることには多くの利点があります。 この分野でのキャリアを追求する必要がある理由について説明したので、必要なHadoop開発者スキルについて説明しましょう。
トップHadoop開発者スキル
1.Hadoopの基本
Hadoopの基本に精通している必要があります。 Hadoopとは何か、そのさまざまなコンポーネントは何かを理解する必要があり、それが最初に取り組むべきスキルです。 Hadoopはビッグデータソリューションのオープンソースフレームワークであり、このフレームワークで利用可能なさまざまなソリューションについて知っておく必要があります。
フレームワークに存在するソリューションとは別に、フレームワークに関連するテクノロジーについても知っておく必要があります。 それらがすべて相互接続されている方法と、Hadoopスキルセットの開発を開始するために不可欠なことは何ですか。
2. HDFS
HDFSはHadoopDistributedFile Systemの略で、Hadoopで利用可能なストレージシステムです。 HDFSは、非常に低コストで大量のデータを保存および処理できるため、組織や企業の間で広く普及しています。
Hadoopで利用可能なすべての処理フレームワークは、HDFS上で動作します。 これには、MapReduceやApacheSparkなどが含まれます。
3. HBase
HBaseは、オープンソースの非リレーショナル分散データベースです。 Hadoop開発者のスキルセットでは、HDFSと同じくらい重要です。
HBaseはHDFS上で実行され、多くの機能を提供します。 これは、多くのビッグデータのユースケースで非常に一般的なさまざまなスパースデータセットを格納するフォールトトレラントな方法を提供します。
HBaseはGoogleの大きなテーブルに似ており、HDFSのデータへのリアルタイムの読み取りまたは書き込みアクセスを提供します。
4.カフカ
Hadoop開発者は、データのリアルタイムストリームにKafkaを使用し、リアルタイム分析を行います。 また、大量のデータを収集するのにも役立ち、耐久性のために主にメモリ内のマイクロサービスで使用されます。
Kafkaは、優れたレプリケーション特性と高いスループットを提供するため、サービスコールの追跡やIoTセンサーデータの追跡に使用できます。
これは、Flume、HBase、Sparkなど、このリストで説明したすべてのツールでうまく機能します。
5. Sqoop
Apache Sqoopを使用すると、HDFSと、Teradata、MySQL、Postgresなどのリレーショナルデータベースサーバー間でデータを転送できます。 リレーショナルデータベースからHDFSにデータをインポートし、HDFSからリレーショナルデータベースにデータをエクスポートできます。
Sqoopは、Hadoopと、データウェアハウスやリレーショナルデータベースなどの外部データストレージソリューションとの間で大量のデータを転送するのに非常に効率的です。
6.Flume
Apache Flumeを使用すると、電子メール、ネットワークトラフィック、ログファイルなどの大量のストリーミングデータを収集して転送できます。 Flumeは、複数のWebサーバーからHDFSへのストリーミングデータをキャプチャできるため、タスクが大幅に簡素化されます。
Hadoop開発者として、Flumeはデータフローをストリーミングするためのシンプルなアーキテクチャを提供するため、ツールキットの重要な部分になります。
7. Spark SQL
Spark SQLは、構造化データ処理を実行するためのSparkモジュールです。 プログラミングの抽象化であるDataFramesを備えており、Sparkの関数型プログラミングをリレーショナル処理と統合して、データクエリタスクの速度を驚異的に向上させます。
複数のデータソースをサポートし、コード変換を使用してSQLクエリを作成できます。 これらすべての理由により、Hadoop開発者のスキルとして最も人気のあるものの1つになっています。
8. Apache Spark
Apache Sparkは、大規模なデータ処理に使用されるオープンソースの分析エンジンです。 暗黙的なフォールトトレランスとデータ並列性を備えた完全なクラスターをプログラムするためのインターフェイスを提供します。
YARNまたはスタンドアロンモードを介してHadoopクラスターで実行され、Cassandra、HDFS、Hive、HBase、または任意のHadoopInputFormatのデータを処理します。 Sparkが必要なのは、Hadoopクラスターでアプリケーションをメモリ内で最大100倍高速に実行できるためです。 Sparkがないと、大量のデータを処理するのは非常に面倒です。
9. MapReduce
MapReduceは、分散環境で大規模なデータセットに対して並列分散処理を実行できるようにするプログラミングフレームワークです。 HDFSを使用すると、分散システムに大量のデータを保存できますが、MapReduceを使用すると、そのようなシステムで同じデータを処理できます。
MapReduceプログラムには、マッピング手順とreduceメソッドがあります。 マッピングプロシージャはソートとフィルタリングを実行し、reduceメソッドはサマリー操作を実行します。
10. Apache Oozie
Apache Oozieは、サーバーベースのワークフロースケジューリングソリューションです。 これにより、Hadoopジョブを管理でき、Oozieのワークフローはアクションノードと制御フローのコレクションです。
Hadoop開発者は、Oozieを使用してジョブフローを定義し、PigおよびHDFSへのデータ読み込みプロセスを自動化する必要があります。
OozieはHadoopスタックの不可欠なコンポーネントであり、採用担当者はHadoop開発者スキルセットでこのスキルを探します。
11. GraphX
GraphXは、グラフの作成とグラフ並列計算の実行に使用できるApacheSparkのAPIです。 ETL（抽出、変換、読み込み）プロセス、反復グラフ計算、探索的分析を1つのソリューションに組み合わせているため、非常に便利で用途が広いです。
GraphXを使用するには、Python、Java、およびScalaに精通している必要があります。 これらの3つのプログラミング言語のみをサポートします。
12. ApacheHive
Apache Hiveは、データクエリと分析を提供するApacheHadoopに基づくデータウェアハウスソフトウェアプロジェクトです。 そのインターフェースは、Hadoopと統合できる複数のデータベースおよびファイルシステムに格納されているデータを照会するためのSQLと非常によく似ています。
Hiveを使用できるようにするには、SQLベースのツールであるSQLに精通している必要があります。 このツールを使用すると、高速でスケーラブルなデータを非常に効率的に処理できます。 また、データ取得を簡素化するためのパーティショニングとバケット化もサポートしています。
13.象使い
Apache Mahoutは、分散型またはその他のスケーラブルな機械学習アルゴリズムの無料実装を作成するためのプロジェクトです。 これを使用すると、ドキュメントとファイルをよりアクセスしやすいクラスターに整理できます。
MahoutはHadoopエコシステムに最近追加されたものですが、すぐに求められるスキルになりつつあります。 これを使用して、データセットから推奨事項をより簡単に抽出できます。
14.アンバリ
Hadoop開発者は、システム管理者がAmbariを使用して、Hadoopクラスターを管理、プロビジョニング、および監視することになります。 Ambariはオープンソースの管理ツールであり、実行中のさまざまなアプリケーションのステータスを追跡するのに役立ちます。 これは、Hadoopクラスター向けのWebベースの管理ソリューションであると言えます。 また、Hadoopクラスター上で実行されているすべてのアプリケーションの進行状況を視覚化するためのインタラクティブなダッシュボードも提供します。
15. Java
Javaは、地球上で最も人気のあるプログラミング言語の1つです。 これにより、Kafkaキューとトピックを開発できます。 分散データ処理用のMapReduceプログラムを設計および実装するには、Javaを使用する必要があります。
Hadoop開発者は、クライアント固有の要件を満たすMapperおよびReducerプログラムを開発する必要がある場合があります。 このプログラミング言語を学ぶことは、Hadoop開発者になるために不可欠です。
16. Python
Pythonは習得が容易で、非常に用途の広いプログラミング言語です。 Pythonの構文は非常に単純なので、この言語を学ぶのにそれほど労力はかかりません。 ただし、Hadoopには大量のアプリケーションがあります。
Pythonを使用して、MapReduceジョブ、Sparkアプリケーション、およびスクリプトコンポーネントを開発できます。
Hadoopスキルセットを開発する方法は？
Hadoop開発者になるのは気が遠くなるように思えるかもしれません。 それが圧倒される可能性があることをカバーするための多くのスキルと領域があります。 あなたは小さく始めて、最初に基本をカバーするべきです。 テクノロジーの多くは相互に関連しているため、同時にそれらを学ぶことはあなたがより速く進歩するのを助けるでしょう。
あなたの研究を計画し、あなたが効率的に学ぶことを確実にするために厳しいスケジュールに固執してください。
ただし、これはすべて非常に困難な場合があります。 そのため、ビッグデータコースを受講することをお勧めします。 ビッグデータコースには、必要なすべての概念を段階的に教える構造化されたカリキュラムがあります。
upGradは、IIIT-Bと提携して以下のビッグデータコースを提供しています。 彼らは、Hadoopと、Hadoop開発者になるために精通している必要のあるすべての関連テクノロジーについて説明します。
- ビッグデータのソフトウェア開発専門分野のPGディプロマ
この13か月のコースは、Hadoop開発者のスキルを身に付けたい学生や専門家に最適です。 このプログラムでは、オンラインセッションとライブ講義を通じて学習します。 また、7つ以上のプロジェクトとケーススタディを提供しているため、コース全体で学んだことを適用できます。 プロジェクトの終わりまでに、14のプログラミング言語とツールを学びました。
- ビッグデータのPG認定
このコースは7.5か月間だけ続き、250時間以上の学習を提供します。 このコースの資格を得るには、50％または同等の合格点の学士号を取得している必要があります。 ただし、このプログラムに参加するのにコーディングの経験は必要ないことに注意してください。 このコースでは、ビッグデータ業界の専門家による1対1の個別指導と、前のコースと同様のIIITバンガロア卒業生のステータスを提供します。
これらのコースはどちらもオンラインであり、upGradのStudentSuccessCornerにアクセスできます。 そこでは、パーソナライズされた履歴書のフィードバック、キャリアカウンセリング、配置サポート、およびキャリアのキックスタートを支援する専用のメンターシップを利用できます。
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結論
これらのスキルをHadoopスキルセットに追加することは非常に難しいように思われるかもしれませんが、適切な考え方、準備、およびリソースがあれば、簡単に簡単になります。
私たちのリストで開発するのが最も簡単なスキルはどれだと思いますか？ 最も難しいのはどれですか？ 以下のコメントセクションであなたの答えを共有してください。