Las 16 mejores habilidades de desarrollador de Hadoop que debes dominar en 2021

Big data se está apoderando del mundo y, como resultado, la demanda de profesionales de Hadoop está aumentando en consecuencia.

Uno de los roles más destacados en esta industria es el desarrollador de Hadoop y cubriremos las habilidades necesarias de desarrollador de Hadoop que debe desarrollar para ingresar a este campo. Pero primero, descubramos por qué debería seguir una carrera en este campo:

¿Por qué convertirse en un desarrollador de Hadoop?

Hadoop es una de las tecnologías de big data más populares. Además, la cantidad de datos que generamos todos los días también está aumentando a medida que hacemos que la tecnología sea más accesible para todos.

Crecimiento de Big Data

Aquí hay algunos datos importantes que resaltan la cantidad de datos que generamos todos los días:

• La gente envía 500 millones de tweets
• Se crean 4 petabytes de datos en Facebook
• Se realizan 5 mil millones de búsquedas
• Y, 65 mil millones de mensajes se envían en WhatsApp

( Fuente )

Todos estos datos son muy útiles y la mejor manera de utilizarlos es a través de implementaciones de big data. Es por eso que la demanda de desarrolladores de Hadoop está aumentando rápidamente. Las organizaciones quieren profesionales que puedan usar Hadoop y sus numerosos componentes para administrar proyectos de big data.

Convertirse en un desarrollador de Hadoop le permitirá satisfacer esta necesidad de las empresas y ayudarlas a usar Big Data de manera efectiva.

alcance brillante

En 2018, el mercado global de Big Data y análisis de negocios se situó en $ 169 mil millones y para 2022, se estima que alcance los $ 274 mil millones. Esto muestra que el alcance de Big Data y Hadoop es muy brillante y, a medida que crezca el mercado, la demanda de profesionales con conjuntos de habilidades de Hadoop aumentará en consecuencia.

También hay una gran escasez de profesionales de la ciencia de datos (incluidos los desarrolladores de Hadoop) en todo el mundo. En una encuesta realizada por Quanthub , cuando preguntaron a las empresas qué conjunto de habilidades es el más difícil de encontrar talento, el 35 % de los encuestados dijo que era la ciencia y el análisis de datos.

El mercado tiene escasez de profesionales talentosos, por lo que ahora es el momento perfecto para ingresar a este campo.

Pago atractivo

Hadoop ofrece una de las perspectivas laborales más atractivas en términos de salario y oportunidades de crecimiento. El salario promedio de un desarrollador de Hadoop más nuevo oscila entre INR 2,5 lakh por año y INR 3,8 lakh por año. Los desarrolladores experimentados de Hadoop ganan hasta INR 50 lakh por año.

Como puede ver, hay muchos beneficios al convertirse en un desarrollador de Hadoop. Ahora que hemos cubierto las razones por las que debería seguir una carrera en este campo, hablemos de las habilidades necesarias para los desarrolladores de Hadoop.

Principales habilidades de desarrollador de Hadoop

1. Conceptos básicos de Hadoop

Debe estar familiarizado con los fundamentos de Hadoop. Comprender qué es Hadoop y cuáles son sus diversos componentes es necesario y es la primera habilidad en la que debe trabajar. Hadoop es un marco de código abierto de soluciones de big data y debe conocer las diferentes soluciones disponibles en este marco.

Además de las soluciones presentes en el marco, también debe conocer las tecnologías relacionadas con el marco. Cómo están todos interconectados y qué hace qué es imperativo para comenzar a desarrollar conjuntos de habilidades de Hadoop.

2. HDFS

HDFS significa Hadoop Distributed File System y es el sistema de almacenamiento disponible en Hadoop. HDFS es muy popular entre las organizaciones y empresas porque les permite almacenar y procesar grandes cantidades de datos a un costo muy bajo.

Todos los marcos de procesamiento disponibles en Hadoop funcionan sobre HDFS. Esto incluye los gustos de MapReduce y Apache Spark.

3. H Base

HBase es una base de datos distribuida no relacional de código abierto. Es tan importante en sus conjuntos de habilidades de desarrollador de Hadoop como HDFS.

HBase se ejecuta sobre HDFS y ofrece muchas funciones. Le brinda una forma tolerante a fallas de almacenar varios conjuntos de datos dispersos que son bastante comunes en numerosos casos de uso de big data.

HBase es similar a la tabla grande de Google y ofrece acceso de lectura o escritura en tiempo real a los datos en HDFS.

4. Kafka

Como desarrollador de Hadoop, usará Kafka para flujos de datos en tiempo real y realizará análisis en tiempo real. También lo ayuda a recopilar grandes cantidades de datos y se usa principalmente con microservicios en memoria para mayor durabilidad.

Kafka ofrece excelentes características de replicación y un mayor rendimiento, por lo que puede usarlo para rastrear llamadas de servicio o rastrear datos de sensores de IoT.

Funciona bien con todas las herramientas que hemos discutido en esta lista, incluidas Flume, HBase y Spark.

5. Paseando

Con Apache Sqoop puede transferir datos entre HDFS y servidores de bases de datos relacionales como Teradata, MySQL y Postgres. Puede importar datos de bases de datos relacionales a HDFS y exportar datos de HDFS a bases de datos relacionales.

Sqoop es altamente eficiente en la transferencia de grandes cantidades de datos entre Hadoop y soluciones externas de almacenamiento de datos, como almacenes de datos y bases de datos relacionales.

6. canal

Apache Flume le permite recopilar y transportar grandes cantidades de datos de transmisión, como correos electrónicos, tráfico de red, archivos de registro y mucho más. Flume es capaz de capturar datos de transmisión desde múltiples servidores web a HDFS, lo que simplifica considerablemente sus tareas.

Como desarrollador de Hadoop, Flume será una parte crucial de su conjunto de herramientas, ya que ofrece una arquitectura simple para la transmisión de flujos de datos.

7. Chispa SQL

Spark SQL es un módulo de Spark para realizar el procesamiento de datos estructurados. Tiene DataFrames, una abstracción de programación e integra la programación funcional de Spark con el procesamiento relacional, aumentando fenomenalmente la velocidad de las tareas de consulta de datos.

Ofrece soporte para múltiples fuentes de datos y le permite entretejer consultas SQL con transformaciones de código. Todas estas razones lo han convertido en una de las habilidades de desarrollo de Hadoop más buscadas.

8. chispa apache

Apache Spark es un motor de análisis de código abierto que se utiliza para el procesamiento de datos a gran escala. Le ofrece una interfaz para programar clústeres completos con tolerancia a fallas implícita y paralelismo de datos.

Se ejecuta en clústeres de Hadoop a través de YARN o a través de su modo independiente para procesar datos en Cassandra, HDFS, Hive, HBase o cualquier formato de entrada de Hadoop. Spark es necesario porque le permite ejecutar aplicaciones en clústeres de Hadoop hasta 100 veces más rápido en la memoria. Sin Spark, trabajar con grandes cantidades de datos sería bastante engorroso.

9. MapReducir

MapReduce es un marco de programación que le permite realizar procesamiento paralelo y distribuido en grandes conjuntos de datos en un entorno distribuido. Mientras que HDFS le permite almacenar grandes cantidades de datos en un sistema distribuido, MapReduce le permite procesar los mismos datos en dicho sistema.

Un programa MapReduce tiene un procedimiento de mapeo y un método de reducción. El procedimiento de asignación realiza la clasificación y el filtrado, mientras que el método de reducción realiza la operación de resumen.

10. Apache Oozie

Apache Oozie es una solución de programación de flujo de trabajo basada en servidor. Le permite administrar trabajos de Hadoop y los flujos de trabajo en Oozie son colecciones de nodos de acción y flujos de control.

Como desarrollador de Hadoop, deberá usar Oozie para definir los flujos de trabajo y automatizar el proceso de carga de datos en Pig y HDFS.

Oozie es un componente integral de la pila de Hadoop y los reclutadores buscan esta habilidad en los conjuntos de habilidades de los desarrolladores de Hadoop.

11. GráficoX

GraphX ​​es una API de Apache Spark que puede usar para crear gráficos y realizar cálculos paralelos de gráficos. Combina el proceso ETL (Extraer, Transformar y Cargar), el cálculo de gráficos iterativos y el análisis exploratorio en una sola solución, lo que lo hace muy útil y versátil.

Para usar GraphX, debe estar familiarizado con Python, Java y Scala. Solo es compatible con estos tres lenguajes de programación.

12. Colmena Apache

Apache Hive es un proyecto de software de almacenamiento de datos basado en Apache Hadoop que proporciona consulta y análisis de datos. Su interfaz es bastante similar a SQL para consultar datos almacenados en múltiples bases de datos y sistemas de archivos que pueden integrarse con Hadoop.

Para poder usar Hive, debe estar familiarizado con SQL porque es una herramienta basada en SQL. Con la ayuda de esta herramienta, puede procesar datos de manera muy eficiente ya que es rápido y escalable. También admite particiones y depósitos para simplificar la recuperación de datos.

13. Mahout

Apache Mahout es un proyecto para producir implementaciones gratuitas de algoritmos de aprendizaje automático distribuidos o escalables. Con él, puede organizar documentos y archivos en grupos con mejor accesibilidad.

Mahout es una adición reciente al ecosistema de Hadoop, pero se está convirtiendo rápidamente en una habilidad codiciada. Puede usarlo para extraer recomendaciones de conjuntos de datos con más simplicidad.

14. Ambarí

Como desarrollador de Hadoop, usará Ambari para que los administradores de sistemas administren, aprovisionen y supervisen los clústeres de Hadoop. Ambari es una herramienta de administración de código abierto y lo ayuda a rastrear el estado de las diversas aplicaciones en ejecución. Puede decir que es una solución de administración basada en web para clústeres de Hadoop. También ofrece un tablero interactivo para visualizar el progreso de cada aplicación que se ejecuta en un clúster de Hadoop.

15.Java

Java es uno de los lenguajes de programación más populares del planeta. Le permite desarrollar colas y temas de Kafka. Tendrá que usar Java para diseñar e implementar programas MapReduce para el procesamiento de datos distribuidos.

Como desarrollador de Hadoop, es posible que deba desarrollar programas Mapper y Reducer que cumplan con los requisitos únicos de sus clientes. Aprender este lenguaje de programación es imprescindible para convertirse en un desarrollador de Hadoop.

16. pitón

Python es un lenguaje de programación fácil de aprender y muy versátil. La sintaxis de Python es muy simple, por lo que no requerirá mucho esfuerzo aprender este lenguaje. Sin embargo, tiene toneladas de aplicaciones en Hadoop.

Puede desarrollar trabajos MapReduce, aplicaciones Spark y componentes de secuencias de comandos mediante Python.

¿Cómo desarrollar conjuntos de habilidades de Hadoop?

Convertirse en un desarrollador de Hadoop puede parecer desalentador. Hay muchas habilidades y áreas para cubrir que pueden volverse abrumadoras. Debe comenzar poco a poco y cubrir lo básico primero. Muchas de las tecnologías están relacionadas entre sí, por lo que aprenderlas al mismo tiempo te ayudará a progresar más rápido.

Planifique sus estudios y cumpla con un horario estricto para asegurarse de que aprende de manera eficiente.

Sin embargo, todo esto puede ser muy desafiante. Es por eso que recomendamos tomar un curso de big data. Un curso de big data tendría un plan de estudios estructurado que le enseñe todos los conceptos necesarios paso a paso.

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• Diplomado PG en Desarrollo de Software Especialización en Big Data

Este curso de 13 meses es perfecto para estudiantes y profesionales en activo que desean desarrollar habilidades de desarrollador de Hadoop. Estudiarás a través de sesiones en línea y conferencias en vivo durante este programa. También ofrece más de 7 proyectos y estudios de casos para que puedas aplicar lo que has aprendido a lo largo del curso. Al final del proyecto, habrás aprendido 14 lenguajes y herramientas de programación.

• Certificación PG en Big Data

Este curso tiene una duración de solo 7,5 meses y ofrece más de 250 horas de aprendizaje. Debe tener una licenciatura con un 50% o calificaciones de aprobación equivalentes para ser elegible para este curso. Sin embargo, tenga en cuenta que no necesita ninguna experiencia en codificación para unirse a este programa. El curso ofrece tutoría personalizada 1: 1 de expertos de la industria de big data y el estado de ex alumnos de IIIT Bangalore como el curso anterior.

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Conclusión

Agregar estas habilidades a sus conjuntos de habilidades de Hadoop puede parecer bastante desafiante, pero con la mentalidad, la preparación y los recursos adecuados, se vuelve muy fácil.

¿Qué habilidad crees que es la más fácil de desarrollar en nuestra lista? ¿Cuál es el más difícil? Comparta sus respuestas en la sección de comentarios a continuación.