Les 16 meilleures compétences de développeur Hadoop que vous devriez maîtriser en 2021

Le Big Data envahit le monde et, par conséquent, la demande de professionnels Hadoop augmente en conséquence.

L'un des rôles les plus importants dans cette industrie est celui de développeur Hadoop et nous couvrirons les compétences de développeur Hadoop nécessaires que vous devez développer pour entrer dans ce domaine. Mais d'abord, découvrons pourquoi vous devriez poursuivre une carrière dans ce domaine :

Pourquoi devenir développeur Hadoop ?

Hadoop fait partie des technologies Big Data les plus populaires. De plus, la quantité de données que nous générons chaque jour augmente également à mesure que nous rendons la technologie plus accessible à tous.

Croissance du Big Data

Voici quelques faits importants qui mettent en évidence la quantité de données que nous générons chaque jour :

• Les gens envoient 500 millions de tweets
• 4 pétaoctets de données sont créés sur Facebook
• 5 milliards de recherches sont effectuées
• Et, 65 milliards de messages sont envoyés sur WhatsApp

( Source )

Toutes ces données sont très utiles et la meilleure façon de les utiliser consiste à mettre en œuvre des mégadonnées. C'est pourquoi la demande de développeurs Hadoop augmente rapidement. Les organisations veulent des professionnels capables d'utiliser Hadoop et ses nombreux composants pour gérer des projets Big Data.

Devenir développeur Hadoop vous permettra de répondre à ce besoin des entreprises et de les aider à utiliser efficacement le big data.

Portée lumineuse

En 2018, le marché mondial du Big Data et de l'analyse commerciale s'élevait à 169 milliards de dollars et d'ici 2022, il devrait atteindre 274 milliards de dollars. Cela montre que la portée des mégadonnées et de Hadoop est très brillante et que le marché se développera, la demande de professionnels dotés de compétences Hadoop augmentera en conséquence.

Il existe également une énorme pénurie de professionnels de la science des données (y compris les développeurs Hadoop) dans le monde. Dans une enquête menée par Quanthub , lorsqu'ils ont demandé aux entreprises pour quelles compétences il était le plus difficile de trouver des talents, 35 % des personnes interrogées ont répondu qu'il s'agissait de la science des données et de l'analyse.

Le marché manque de professionnels talentueux, c'est donc le moment idéal pour entrer dans ce domaine.

Rémunération attractive

Hadoop offre l'une des perspectives d'emploi les plus attrayantes en termes de rémunération et d'opportunités de croissance. Le salaire moyen d'un développeur Hadoop plus récent varie de 2,5 lakh INR par an à 3,8 lakh INR par an. Les développeurs Hadoop expérimentés gagnent jusqu'à 50 lakh INR par an.

Comme vous pouvez le constater, devenir développeur Hadoop présente de nombreux avantages. Maintenant que nous avons couvert les raisons pour lesquelles vous devriez poursuivre une carrière dans ce domaine, discutons des compétences de développeur Hadoop nécessaires.

Principales compétences des développeurs Hadoop

1. Les bases d'Hadoop

Vous devez être familiarisé avec les principes fondamentaux de Hadoop. Comprendre ce qu'est Hadoop et quels sont ses différents composants est nécessaire et c'est la première compétence sur laquelle vous devez travailler. Hadoop est un framework open-source de solutions Big Data et vous devez connaître les différentes solutions disponibles dans ce framework.

Outre les solutions présentes dans le framework, vous devez également connaître les technologies liées au framework. Comment ils sont tous interconnectés et qu'est-ce qui est impératif pour commencer à développer des ensembles de compétences Hadoop.

2. HDFS

HDFS signifie Hadoop Distributed File System et est le système de stockage disponible dans Hadoop. HDFS est très populaire parmi les organisations et les entreprises car il leur permet de stocker et de traiter de grandes quantités de données à un coût très faible.

Tous les frameworks de traitement disponibles dans Hadoop fonctionnent au-dessus de HDFS. Cela inclut les goûts de MapReduce et Apache Spark.

3. HBase

HBase est une base de données distribuée non relationnelle open source. Il est tout aussi important dans vos compétences de développeur Hadoop que HDFS.

HBase s'exécute sur HDFS et offre de nombreuses fonctionnalités. Il vous offre un moyen tolérant aux pannes de stocker divers ensembles de données clairsemés qui sont assez courants dans de nombreux cas d'utilisation de données volumineuses.

HBase est similaire à la grande table de Google et offre un accès en lecture ou en écriture en temps réel aux données dans HDFS.

4. Kafka

En tant que développeur Hadoop, vous utiliserez Kafka pour des flux de données en temps réel et effectuerez des analyses en temps réel. Il vous aide également à collecter de grandes quantités de données et est principalement utilisé avec des microservices en mémoire pour plus de durabilité.

Kafka offre d'excellentes caractéristiques de réplication et un débit plus élevé, vous pouvez donc l'utiliser pour suivre les appels de service ou suivre les données des capteurs IoT.

Cela fonctionne bien avec tous les outils dont nous avons discuté dans cette liste, y compris Flume, HBase et Spark.

5. Sqoop

Avec Apache Sqoop, vous pouvez transférer des données entre HDFS et des serveurs de bases de données relationnelles comme Teradata, MySQL et Postgres. Il peut importer des données de bases de données relationnelles vers HDFS et exporter des données de HDFS vers des bases de données relationnelles.

Sqoop est très efficace pour transférer de grandes quantités de données entre Hadoop et des solutions de stockage de données externes telles que des entrepôts de données et des bases de données relationnelles.

6. Canal

Apache Flume vous permet de collecter et de transporter d'énormes quantités de données en continu telles que les e-mails, le trafic réseau, les fichiers journaux et bien plus encore. Flume est capable de capturer des données en streaming à partir de plusieurs serveurs Web vers HDFS, ce qui simplifie considérablement vos tâches.

En tant que développeur Hadoop, Flume sera un élément crucial de votre boîte à outils car il offre une architecture simple pour les flux de données en continu.

7. Étincelle SQL

Spark SQL est un module Spark permettant d'effectuer un traitement de données structuré. Il a DataFrames, une abstraction de programmation et il intègre la programmation fonctionnelle de Spark avec le traitement relationnel, augmentant de manière phénoménale la vitesse des tâches d'interrogation des données.

Il prend en charge plusieurs sources de données et vous permet de tisser des requêtes SQL avec des transformations de code. Toutes ces raisons en ont fait l'une des compétences les plus recherchées des développeurs Hadoop.

8. Apache Étincelle

Apache Spark est un moteur d'analyse open source utilisé pour le traitement de données à grande échelle. Il vous offre une interface pour programmer des clusters complets avec tolérance implicite aux pannes et parallélisme des données.

Il s'exécute dans des clusters Hadoop via YARN ou via son mode autonome pour traiter les données dans Cassandra, HDFS, Hive, HBase ou n'importe quel format d'entrée Hadoop. Spark est nécessaire car il vous permet d'exécuter des applications dans des clusters Hadoop jusqu'à 100 fois plus rapidement en mémoire. Sans Spark, travailler avec de grandes quantités de données serait assez fastidieux.

9. MapReduce

MapReduce est un cadre de programmation qui vous permet d'effectuer un traitement parallèle et distribué sur de grands ensembles de données dans un environnement distribué. Alors que HDFS vous permet de stocker de grandes quantités de données dans un système distribué, MapReduce vous permet de traiter les mêmes données dans un tel système.

Un programme MapReduce a une procédure de mappage et une méthode de réduction. La procédure de mappage effectue le tri et le filtrage tandis que la méthode reduce effectue l'opération de résumé.

10. Apache Oozie

Apache Oozie est une solution de planification de flux de travail basée sur un serveur. Il vous permet de gérer les travaux Hadoop et les flux de travail dans Oozie sont des collections de nœuds d'action et de flux de contrôle.

En tant que développeur Hadoop, vous devrez utiliser Oozie pour définir les flux de travail et automatiser le processus de chargement des données dans Pig et HDFS.

Oozie fait partie intégrante de la pile Hadoop et les recruteurs recherchent cette compétence dans les ensembles de compétences des développeurs Hadoop.

11. GraphX

GraphX ​​est une API d'Apache Spark que vous pouvez utiliser pour créer des graphiques et effectuer des calculs parallèles aux graphiques. Il combine le processus ETL (Extraire, Transformer et Charger), le calcul de graphe itératif et l'analyse exploratoire dans une seule solution, ce qui le rend très utile et polyvalent.

Pour utiliser GraphX, vous devez être familiarisé avec Python, Java et Scala. Il ne prend en charge que ces trois langages de programmation.

12. Ruche Apache

Apache Hive est un projet logiciel d'entrepôt de données basé sur Apache Hadoop qui fournit des requêtes et des analyses de données. Son interface est assez similaire à SQL pour interroger les données stockées dans plusieurs bases de données et systèmes de fichiers pouvant s'intégrer à Hadoop.

Pour pouvoir utiliser Hive, vous devez être familiarisé avec SQL car il s'agit d'un outil basé sur SQL. Avec l'aide de cet outil, vous pouvez traiter les données très efficacement car il est rapide et évolutif. Il prend également en charge le partitionnement et le bucketing pour simplifier la récupération des données.

13. Cornac

Apache Mahout est un projet de production d'implémentations gratuites d'algorithmes d'apprentissage automatique distribués ou autrement évolutifs. Avec lui, vous pouvez organiser des documents et des fichiers en clusters avec une meilleure accessibilité.

Mahout est un ajout récent à l'écosystème Hadoop, mais il devient rapidement une compétence recherchée. Vous pouvez l'utiliser pour extraire des recommandations à partir d'ensembles de données avec plus de simplicité.

14. Ambari

En tant que développeur Hadoop, vous utiliserez Ambari pour les administrateurs système pour gérer, provisionner et surveiller les clusters Hadoop. Ambari est un outil d'administration open source qui vous aide à suivre l'état des différentes applications en cours d'exécution. Vous pouvez dire qu'il s'agit d'une solution de gestion basée sur le Web pour les clusters Hadoop. Il offre également un tableau de bord interactif pour visualiser la progression de chaque application exécutée sur un cluster Hadoop.

15.Java

Java est l'un des langages de programmation les plus populaires de la planète. Il vous permet de développer des files d'attente et des sujets Kafka. Vous devrez utiliser Java pour concevoir et implémenter des programmes MapReduce pour le traitement distribué des données.

En tant que développeur Hadoop, vous devrez peut-être développer des programmes Mapper et Reducer qui répondent aux exigences uniques de vos clients. Apprendre ce langage de programmation est impératif pour devenir développeur Hadoop.

16.Python

Python est un langage de programmation facile à apprendre et très polyvalent. La syntaxe de Python est très simple, il ne faudra donc pas beaucoup d'efforts pour apprendre ce langage. Cependant, il a des tonnes d'applications dans Hadoop.

Vous pouvez développer des tâches MapReduce, des applications Spark et des composants de script à l'aide de Python.

Comment développer des ensembles de compétences Hadoop ?

Devenir développeur Hadoop peut sembler intimidant. Il existe de nombreuses compétences et domaines à couvrir qui peuvent devenir écrasants. Vous devriez commencer petit et couvrir les bases en premier. De nombreuses technologies sont liées les unes aux autres, donc les apprendre en même temps vous aidera à progresser plus rapidement.

Planifiez vos études et respectez un horaire strict pour vous assurer d'apprendre efficacement.

Cependant, tout cela peut être très difficile. C'est pourquoi nous vous recommandons de suivre un cours sur le Big Data. Un cours sur les mégadonnées aurait un programme structuré qui vous enseigne tous les concepts nécessaires d'une manière étape par étape.

Chez upGrad, nous proposons les cours Big Data suivants en partenariat avec l'IIIT-B. Ils vous apprendront Hadoop et toutes les technologies associées que vous devriez connaître pour devenir un développeur Hadoop.

• Diplôme PG en développement de logiciels Spécialisation en Big Data

Ce cours de 13 mois est parfait pour les étudiants et les professionnels qui souhaitent développer des compétences de développeur Hadoop. Vous étudierez à travers des sessions en ligne et des conférences en direct pendant ce programme. Il propose également plus de 7 projets et études de cas afin que vous puissiez appliquer ce que vous avez appris tout au long du cours. À la fin du projet, vous aurez appris 14 langages et outils de programmation.

• Certification PG en Big Data

Ce cours ne dure que 7,5 mois et offre plus de 250 heures d'apprentissage. Vous devez être titulaire d'un baccalauréat avec 50 % ou une note de passage équivalente pour être admissible à ce cours. Cependant, notez que vous n'avez besoin d'aucune expérience en codage pour rejoindre ce programme. Le cours offre un mentorat personnalisé 1: 1 d'experts de l'industrie du Big Data et le statut d'anciens élèves de l'IIIT Bangalore comme le cours précédent.

Ces deux cours sont en ligne et vous donnent accès au Coin de la réussite des étudiants d'upGrad. Là, vous obtenez des commentaires personnalisés sur votre CV, des conseils de carrière, un soutien au placement et un mentorat dédié pour vous aider à démarrer votre carrière.

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Conclusion

L'ajout de ces compétences à vos ensembles de compétences Hadoop peut sembler assez difficile, mais avec le bon état d'esprit, la préparation et les ressources, cela devient facile comme un jeu d'enfant.

Selon vous, quelle compétence est la plus facile à développer sur notre liste ? Laquelle est la plus difficile ? Partagez vos réponses dans la section des commentaires ci-dessous.