16 Keterampilan Pengembang Hadoop Terbaik yang Harus Anda Kuasai pada tahun 2021

Data besar mengambil alih dunia dan sebagai hasilnya, permintaan untuk profesional Hadoop meningkat.

Salah satu peran paling menonjol dalam industri ini adalah pengembang Hadoop dan kami akan membahas keterampilan pengembang Hadoop yang diperlukan yang harus Anda kembangkan untuk memasuki bidang ini. Tapi pertama-tama, mari kita cari tahu mengapa Anda harus mengejar karir di bidang ini:

Mengapa Menjadi Pengembang Hadoop?

Hadoop adalah salah satu teknologi data besar yang paling populer. Selain itu, jumlah data yang kami hasilkan setiap hari juga meningkat karena kami membuat teknologi lebih mudah diakses oleh semua orang.

Pertumbuhan Data Besar

Berikut adalah beberapa fakta penting yang menyoroti jumlah data yang kami hasilkan setiap hari:

• Orang-orang mengirim 500 juta tweet
• 4 petabyte data dibuat di Facebook
• 5 miliar pencarian dilakukan
• Dan, 65 miliar pesan dikirim di WhatsApp

( Sumber )

Semua data ini sangat berguna dan cara terbaik untuk memanfaatkannya adalah melalui implementasi big data. Itu sebabnya permintaan pengembang Hadoop meningkat pesat. Organisasi menginginkan profesional yang dapat menggunakan Hadoop dan berbagai komponennya untuk mengelola proyek data besar.

Menjadi pengembang Hadoop akan memungkinkan Anda memenuhi kebutuhan perusahaan ini dan membantu mereka menggunakan data besar secara efektif.

Lingkup Cerah

Pada tahun 2018, pasar Big Data dan analitik bisnis global mencapai $169 miliar dan pada tahun 2022 diperkirakan mencapai $274 miliar. Ini menunjukkan bahwa cakupan data besar dan Hadoop sangat cerah dan seiring dengan pertumbuhan pasar, permintaan akan profesional dengan keahlian Hadoop akan meningkat.

Ada juga kekurangan besar profesional ilmu data (termasuk pengembang Hadoop) di seluruh dunia. Dalam sebuah survei oleh Quanthub , ketika mereka bertanya kepada perusahaan tentang keahlian mana yang paling sulit untuk menemukan bakat, 35% responden mengatakan itu adalah ilmu data dan analitik.

Pasar memiliki kekurangan profesional berbakat jadi sekarang adalah waktu yang tepat untuk memasuki bidang ini.

Pembayaran Menarik

Hadoop menawarkan salah satu prospek pekerjaan paling menarik dalam hal gaji dan peluang pertumbuhan. Gaji rata-rata pengembang Hadoop yang lebih baru berkisar dari INR 2,5 lakh per tahun hingga INR 3,8 lakh per tahun. Pengembang Hadoop berpengalaman menghasilkan hingga INR 50 lakh per tahun.

Seperti yang Anda lihat, ada banyak keuntungan menjadi pengembang Hadoop. Sekarang kami telah membahas alasan mengapa Anda harus mengejar karir di bidang ini, mari kita bahas keterampilan pengembang Hadoop yang diperlukan.

Keahlian Pengembang Hadoop Teratas

1. Dasar Hadoop

Anda pasti sudah familiar dengan dasar-dasar Hadoop. Memahami apa itu Hadoop dan apa saja berbagai komponennya diperlukan dan ini adalah keterampilan pertama yang harus Anda kuasai. Hadoop adalah kerangka kerja sumber terbuka dari solusi data besar dan Anda harus tahu tentang berbagai solusi yang tersedia dalam kerangka kerja ini.

Terlepas dari solusi yang ada dalam kerangka kerja, Anda juga harus tahu tentang teknologi yang terkait dengan kerangka kerja. Bagaimana mereka semua saling berhubungan dan apa yang penting untuk mulai mengembangkan keahlian Hadoop.

2. HDFS

HDFS adalah singkatan dari Hadoop Distributed File System dan merupakan sistem penyimpanan yang tersedia di Hadoop. HDFS sangat populer di kalangan organisasi dan perusahaan karena memungkinkan mereka untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar dengan biaya yang sangat rendah.

Semua kerangka kerja pemrosesan yang tersedia di Hadoop beroperasi di atas HDFS. Ini termasuk orang-orang seperti MapReduce dan Apache Spark.

3. HBase

HBase adalah database terdistribusi non-relasional open-source. Ini sama pentingnya dalam set keterampilan pengembang Hadoop Anda dengan HDFS.

HBase berjalan di atas HDFS dan menawarkan banyak fitur. Ini memberi Anda cara yang toleran terhadap kesalahan untuk menyimpan berbagai kumpulan data jarang yang cukup umum dalam banyak kasus penggunaan data besar.

HBase mirip dengan tabel besar Google dan menawarkan akses baca atau tulis real-time ke data dalam HDFS.

4. Kafka

Sebagai pengembang Hadoop, Anda akan menggunakan Kafka untuk aliran data waktu nyata dan melakukan analisis waktu nyata. Ini juga membantu Anda mengumpulkan data dalam jumlah besar dan terutama digunakan dengan layanan mikro dalam memori untuk ketahanan.

Kafka menawarkan karakteristik replikasi yang sangat baik dan throughput yang lebih tinggi, sehingga Anda dapat menggunakannya untuk melacak panggilan layanan atau melacak data sensor IoT.

Ini bekerja dengan baik dengan semua alat yang telah kita bahas dalam daftar ini termasuk Flume, HBase, dan Spark.

5. Mengintip

Dengan Apache Sqoop Anda dapat mentransfer data antara HDFS dan server database relasional seperti Teradata, MySQL, dan Postgres. Itu dapat mengimpor data dari database relasional ke HDFS dan mengekspor data dari HDFS ke database relasional.

Sqoop sangat efisien dalam mentransfer data dalam jumlah besar antara Hadoop dan solusi penyimpanan data eksternal seperti gudang data dan database relasional.

6. Flume

Apache Flume memungkinkan Anda mengumpulkan dan mengangkut data streaming dalam jumlah besar seperti email, lalu lintas jaringan, file log, dan banyak lagi. Flume mampu menangkap data streaming dari beberapa server web ke HDFS, yang sangat menyederhanakan tugas Anda.

Sebagai pengembang Hadoop, Flume akan menjadi bagian penting dari toolkit Anda karena ia menawarkan arsitektur sederhana untuk streaming aliran data.

7. Percikan SQL

Spark SQL adalah modul Spark untuk melakukan pemrosesan data terstruktur. Ini memiliki DataFrames, abstraksi pemrograman dan mengintegrasikan pemrograman fungsional Spark dengan pemrosesan relasional, meningkatkan kecepatan tugas kueri data secara fenomenal.

Ini menawarkan dukungan untuk beberapa sumber data dan memungkinkan Anda untuk menenun kueri SQL dengan transformasi kode. Semua alasan ini menjadikannya salah satu keterampilan pengembang Hadoop yang paling dicari.

8. Apache Spark

Apache Spark adalah mesin analitik sumber terbuka yang digunakan untuk pemrosesan data skala besar. Ini menawarkan antarmuka untuk memprogram cluster lengkap dengan toleransi kesalahan implisit dan paralelisme data.

Ini berjalan di cluster Hadoop melalui YARN atau melalui mode mandiri untuk memproses data di Cassandra, HDFS, Hive, HBase, atau Hadoop InputFormat apa pun. Spark diperlukan karena memungkinkan Anda menjalankan aplikasi di cluster Hadoop hingga 100 kali lebih cepat di memori. Tanpa Spark, bekerja dengan data dalam jumlah besar akan sangat merepotkan.

9. Pengurangan Peta

MapReduce adalah kerangka kerja pemrograman yang memungkinkan Anda melakukan pemrosesan paralel dan terdistribusi pada kumpulan data besar dalam lingkungan terdistribusi. Sementara HDFS memungkinkan Anda untuk menyimpan data dalam jumlah besar dalam sistem terdistribusi, MapReduce memungkinkan Anda untuk memproses data yang sama dalam sistem tersebut.

Program MapReduce memiliki prosedur pemetaan dan metode pengurangan. Prosedur pemetaan melakukan pengurutan dan penyaringan sementara metode pengurangan melakukan operasi ringkasan.

10. Apache Oozie

Apache Oozie adalah solusi penjadwalan alur kerja berbasis server. Ini memungkinkan Anda untuk mengelola pekerjaan Hadoop dan alur kerja di Oozie adalah kumpulan node tindakan dan aliran kontrol.

Sebagai pengembang Hadoop, Anda harus menggunakan Oozie untuk menentukan alur pekerjaan dan mengotomatiskan proses pemuatan data ke Pig dan HDFS.

Oozie adalah komponen integral dari tumpukan Hadoop dan perekrut mencari keterampilan ini di kumpulan keterampilan pengembang Hadoop.

11. GrafikX

GraphX ​​adalah API Apache Spark yang dapat Anda gunakan untuk membuat grafik dan melakukan komputasi paralel grafik. Ini menggabungkan proses ETL (Extract, Transform and Load), komputasi grafik iteratif, dan analisis eksplorasi dalam satu solusi, menjadikannya sangat berguna dan serbaguna.

Untuk menggunakan GraphX ​​Anda harus terbiasa dengan Python, Java, dan Scala. Ini hanya mendukung tiga bahasa pemrograman ini.

12. Sarang Apache

Apache Hive adalah proyek perangkat lunak gudang data berdasarkan Apache Hadoop yang menyediakan kueri dan analisis data. Antarmukanya sangat mirip dengan SQL untuk mengkueri data yang disimpan di beberapa basis data dan sistem file yang dapat diintegrasikan dengan Hadoop.

Untuk dapat menggunakan Hive, Anda harus familiar dengan SQL karena merupakan tool yang berbasis SQL. Dengan bantuan alat ini, Anda dapat memproses data dengan sangat efisien karena cepat dan skalabel. Ini juga mendukung partisi dan bucketing untuk menyederhanakan pengambilan data.

13. Mahout

Apache Mahout adalah proyek untuk menghasilkan implementasi gratis dari algoritme pembelajaran mesin terdistribusi atau yang dapat diskalakan. Dengannya, Anda dapat mengatur dokumen dan file dalam kelompok dengan aksesibilitas yang lebih baik.

Mahout adalah tambahan baru untuk ekosistem Hadoop tetapi dengan cepat menjadi keterampilan yang dicari. Anda dapat menggunakannya untuk mengekstrak rekomendasi dari kumpulan data dengan lebih sederhana.

14. Ambari

Sebagai pengembang Hadoop, Anda akan menggunakan Ambari untuk administrator sistem untuk mengelola, menyediakan, dan memantau klaster Hadoop. Ambari adalah alat administrasi sumber terbuka dan membantu Anda melacak status berbagai aplikasi yang sedang berjalan. Anda dapat mengatakan bahwa ini adalah solusi manajemen berbasis web untuk cluster Hadoop. Ia juga menawarkan dasbor interaktif untuk memvisualisasikan kemajuan setiap aplikasi yang berjalan di atas cluster Hadoop.

15. Jawa

Java adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer di planet ini. Ini memungkinkan Anda untuk mengembangkan antrian dan topik Kafka. Anda harus menggunakan Java untuk merancang dan mengimplementasikan program MapReduce untuk pemrosesan data terdistribusi.

Sebagai pengembang Hadoop, Anda mungkin harus mengembangkan program Mapper dan Reducer yang memenuhi persyaratan unik klien Anda. Mempelajari bahasa pemrograman ini sangat penting untuk menjadi pengembang Hadoop.

16. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang mudah dipelajari dan sangat serbaguna. Sintaks Python sangat sederhana sehingga tidak perlu banyak usaha untuk mempelajari bahasa ini. Namun, ia memiliki banyak aplikasi di Hadoop.

Anda dapat mengembangkan pekerjaan MapReduce, aplikasi Spark, dan komponen skrip dengan menggunakan Python.

Bagaimana Mengembangkan Kumpulan Keterampilan Hadoop?

Menjadi pengembang Hadoop bisa terasa menakutkan. Ada banyak keterampilan dan area yang harus dicakup yang bisa membuat Anda kewalahan. Anda harus memulai dari yang kecil dan membahas dasar-dasarnya terlebih dahulu. Banyak teknologi terkait satu sama lain sehingga mempelajarinya pada saat yang sama akan membantu Anda membuat kemajuan lebih cepat.

Rencanakan studi Anda dan patuhi jadwal yang ketat untuk memastikan Anda belajar secara efisien.

Namun, semua ini bisa sangat menantang. Itu sebabnya kami merekomendasikan untuk mengambil kursus big data. Kursus data besar akan memiliki kurikulum terstruktur yang mengajarkan Anda semua konsep yang diperlukan secara langkah demi langkah.

Kami di upGrad menawarkan kursus data besar berikut dalam kemitraan dengan IIIT-B. Mereka akan mengajari Anda tentang Hadoop dan semua teknologi terkait yang harus Anda ketahui untuk menjadi pengembang Hadoop.

• Diploma PG dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam Big Data

Kursus 13 bulan ini sangat cocok untuk siswa dan profesional yang bekerja yang ingin mengembangkan keterampilan pengembang Hadoop. Anda akan belajar melalui sesi online dan kuliah langsung selama program ini. Ini juga menawarkan 7+ proyek dan studi kasus sehingga Anda dapat menerapkan apa yang telah Anda pelajari selama kursus. Pada akhir proyek, Anda akan mempelajari 14 bahasa dan alat pemrograman.

• Sertifikasi PG dalam Big Data

Kursus ini hanya berlangsung selama 7,5 bulan dan menawarkan lebih dari 250 jam pembelajaran. Anda harus memiliki gelar Sarjana dengan 50% atau nilai kelulusan yang setara agar memenuhi syarat untuk kursus ini. Namun, perhatikan bahwa Anda tidak memerlukan pengalaman pengkodean apa pun untuk bergabung dengan program ini. Kursus ini menawarkan bimbingan pribadi 1:1 dari pakar industri data besar dan status alumni IIIT Bangalore seperti kursus sebelumnya.

Kedua kursus ini online dan memberi Anda akses ke Pojok Sukses Siswa upGrad. Di sana, Anda mendapatkan umpan balik resume yang dipersonalisasi, konseling karir, dukungan penempatan, dan bimbingan khusus untuk membantu Anda memulai karir Anda.

Lihat Kursus Rekayasa Perangkat Lunak kami yang lain di upGrad.

Kesimpulan

Menambahkan keterampilan ini ke rangkaian keterampilan Hadoop Anda bisa tampak cukup menantang tetapi dengan pola pikir, persiapan, dan sumber daya yang tepat, itu menjadi semudah angin sepoi-sepoi.

Keterampilan mana yang menurut Anda paling mudah untuk dikembangkan dalam daftar kami? Mana yang paling sulit? Bagikan jawaban Anda di bagian komentar di bawah.