Le 16 migliori abilità degli sviluppatori Hadoop che dovresti padroneggiare nel 2021

I big data stanno conquistando il mondo e, di conseguenza, la domanda di professionisti Hadoop sta aumentando di conseguenza.

Uno dei ruoli più importanti in questo settore è lo sviluppatore Hadoop e tratteremo le competenze di sviluppatore Hadoop necessarie che devi sviluppare per entrare in questo campo. Ma prima, scopriamo perché dovresti intraprendere una carriera in questo campo:

Perché diventare uno sviluppatore Hadoop?

Hadoop è tra le tecnologie di big data più popolari. Inoltre, aumenta anche la quantità di dati che generiamo ogni giorno poiché rendiamo la tecnologia più accessibile a tutti.

Crescita dei Big Data

Ecco alcuni fatti importanti che mettono in evidenza la quantità di dati che generiamo ogni giorno:

• Le persone inviano 500 milioni di tweet
• Su Facebook vengono creati 4 petabyte di dati
• Vengono effettuate 5 miliardi di ricerche
• E su WhatsApp vengono inviati 65 miliardi di messaggi

( Fonte )

Tutti questi dati sono molto utili e il modo migliore per utilizzarli è attraverso implementazioni di big data. Ecco perché la domanda di sviluppatori Hadoop sta aumentando rapidamente. Le organizzazioni vogliono professionisti in grado di utilizzare Hadoop e i suoi numerosi componenti per gestire progetti di big data.

Diventare uno sviluppatore Hadoop ti consentirà di soddisfare questa esigenza delle aziende e di aiutarle a utilizzare i big data in modo efficace.

Ambito luminoso

Nel 2018, il mercato globale dei Big Data e dell'analisi aziendale si è attestato a 169 miliardi di dollari e si stima che entro il 2022 raggiungerà i 274 miliardi di dollari. Ciò dimostra che l'ambito dei big data e di Hadoop è molto luminoso e, man mano che il mercato crescerà, la domanda di professionisti con competenze Hadoop aumenterà di conseguenza.

C'è anche un'enorme carenza di professionisti della scienza dei dati (inclusi gli sviluppatori Hadoop) in tutto il mondo. In un sondaggio di Quanthub , quando hanno chiesto alle aziende per quale set di competenze è più difficile trovare talenti, il 35% degli intervistati ha affermato che si trattava di scienza dei dati e analisi.

Il mercato ha una carenza di professionisti di talento, quindi ora è il momento perfetto per entrare in questo campo.

Paga interessante

Hadoop offre una delle prospettive di lavoro più interessanti in termini di retribuzione e opportunità di crescita. Lo stipendio medio di uno sviluppatore Hadoop più fresco varia da INR 2,5 lakh all'anno a INR 3,8 lakh all'anno. Gli sviluppatori esperti di Hadoop guadagnano fino a INR 50 lakh all'anno.

Come puoi vedere, ci sono molti vantaggi nel diventare uno sviluppatore Hadoop. Ora che abbiamo spiegato i motivi per cui dovresti intraprendere una carriera in questo campo, discutiamo delle competenze necessarie per gli sviluppatori Hadoop.

Le migliori competenze degli sviluppatori Hadoop

1. Nozioni di base su Hadoop

Devi avere familiarità con i fondamenti di Hadoop. Capire cos'è Hadoop e quali sono i suoi vari componenti è necessario ed è la prima abilità su cui dovresti lavorare. Hadoop è un framework open source di soluzioni per big data e dovresti conoscere le diverse soluzioni disponibili in questo framework.

Oltre alle soluzioni presenti nel framework, dovresti anche conoscere le tecnologie relative al framework. Come sono tutti interconnessi e cosa è fondamentale per iniziare a sviluppare set di abilità Hadoop.

2. HDFS

HDFS sta per Hadoop Distributed File System ed è il sistema di archiviazione disponibile in Hadoop. HDFS è molto popolare tra le organizzazioni e le imprese perché consente loro di archiviare ed elaborare grandi quantità di dati a un costo molto basso.

Tutti i framework di elaborazione disponibili in Hadoop operano su HDFS. Ciò include artisti del calibro di MapReduce e Apache Spark.

3. Base H

HBase è un database distribuito non relazionale open source. È altrettanto importante nelle tue abilità di sviluppatore Hadoop come HDFS.

HBase funziona su HDFS e offre molte funzionalità. Ti offre un modo tollerante ai guasti di archiviare vari set di dati sparsi che sono abbastanza comuni in numerosi casi d'uso di big data.

HBase è simile al big table di Google e offre accesso in lettura o scrittura in tempo reale ai dati in HDFS.

4. Kafka

Come sviluppatore Hadoop, utilizzerai Kafka per flussi di dati in tempo reale ed eseguirai analisi in tempo reale. Ti aiuta anche a raccogliere grandi quantità di dati e viene utilizzato principalmente con i microservizi in memoria per una maggiore durata.

Kafka offre eccellenti caratteristiche di replica e un throughput più elevato, quindi puoi usarlo per tracciare le chiamate di servizio o tracciare i dati dei sensori IoT.

Funziona bene con tutti gli strumenti di cui abbiamo discusso in questo elenco, inclusi Flume, HBase e Spark.

5. Sqoop

Con Apache Sqoop puoi trasferire dati tra HDFS e server di database relazionali come Teradata, MySQL e Postgres. Può importare dati da database relazionali a HDFS ed esportare dati da HDFS a database relazionali.

Sqoop è altamente efficiente nel trasferire grandi quantità di dati tra Hadoop e soluzioni di archiviazione dati esterne come data warehouse e database relazionali.

6. Canale

Apache Flume ti consente di raccogliere e trasportare enormi quantità di dati in streaming come e-mail, traffico di rete, file di registro e molto altro. Flume è in grado di acquisire dati in streaming da più server Web su HDFS, il che semplifica notevolmente le tue attività.

In qualità di sviluppatore Hadoop, Flume sarà una parte cruciale del tuo toolkit in quanto offre un'architettura semplice per lo streaming di flussi di dati.

7. Spark SQL

Spark SQL è un modulo Spark per eseguire l'elaborazione di dati strutturati. Ha DataFrames, un'astrazione di programmazione e integra la programmazione funzionale di Spark con l'elaborazione relazionale, aumentando la velocità delle attività di query dei dati in modo fenomenale.

Offre supporto per più origini dati e consente di intrecciare query SQL con trasformazioni di codice. Tutti questi motivi l'hanno resa una delle competenze di sviluppo Hadoop più ricercate.

8. Scintilla di Apache

Apache Spark è un motore di analisi open source utilizzato per l'elaborazione di dati su larga scala. Offre un'interfaccia per programmare cluster completi con tolleranza agli errori implicita e parallelismo dei dati.

Funziona in cluster Hadoop tramite YARN o tramite la sua modalità standalone per elaborare i dati in Cassandra, HDFS, Hive, HBase o qualsiasi Hadoop InputFormat. Spark è necessario perché consente di eseguire applicazioni in cluster Hadoop fino a 100 volte più velocemente in memoria. Senza Spark, lavorare con grandi quantità di dati sarebbe piuttosto ingombrante.

9. Riduci mappa

MapReduce è un framework di programmazione che consente di eseguire elaborazioni parallele e distribuite su grandi set di dati in un ambiente distribuito. Mentre HDFS consente di archiviare grandi quantità di dati in un sistema distribuito, MapReduce consente di elaborare gli stessi dati in un tale sistema.

Un programma MapReduce ha una procedura di mappatura e un metodo di riduzione. La procedura di mappatura esegue l'ordinamento e il filtraggio mentre il metodo reduce esegue l'operazione di riepilogo.

10. Apache Oozie

Apache Oozie è una soluzione di pianificazione del flusso di lavoro basata su server. Ti consente di gestire i lavori Hadoop e i flussi di lavoro in Oozie sono raccolte di nodi di azione e flussi di controllo.

Come sviluppatore Hadoop, dovrai utilizzare Oozie per definire i flussi di lavoro e automatizzare il processo di caricamento dei dati in Pig e HDFS.

Oozie è un componente integrale dello stack Hadoop e i reclutatori cercano questa abilità nei set di abilità degli sviluppatori Hadoop.

11. GraficoX

GraphX ​​è un'API di Apache Spark che puoi utilizzare per creare grafici ed eseguire calcoli in parallelo. Combina il processo ETL (Extract, Transform and Load), il calcolo iterativo del grafico e l'analisi esplorativa in un'unica soluzione, rendendolo estremamente utile e versatile.

Per usare GraphX ​​devi avere familiarità con Python, Java e Scala. Supporta solo questi tre linguaggi di programmazione.

12. Alveare di Apache

Apache Hive è un progetto software di data warehouse basato su Apache Hadoop che fornisce query e analisi dei dati. La sua interfaccia è abbastanza simile a SQL per eseguire query sui dati archiviati in più database e file system che possono integrarsi con Hadoop.

Per poter utilizzare Hive, dovresti avere familiarità con SQL perché è uno strumento basato su SQL. Con l'aiuto di questo strumento, puoi elaborare i dati in modo molto efficiente poiché è veloce e scalabile. Supporta anche il partizionamento e il bucket per semplificare il recupero dei dati.

13. Mahout

Apache Mahout è un progetto per la produzione di implementazioni gratuite di algoritmi di apprendimento automatico distribuiti o altrimenti scalabili. Con esso, puoi organizzare documenti e file in cluster con una migliore accessibilità.

Mahout è una recente aggiunta all'ecosistema Hadoop, ma sta rapidamente diventando un'abilità ricercata. Puoi usarlo per estrarre consigli dai set di dati con maggiore semplicità.

14. Ambar

In qualità di sviluppatore Hadoop, utilizzerai Ambari per consentire agli amministratori di sistema di gestire, fornire e monitorare i cluster Hadoop. Ambari è uno strumento di amministrazione open source e ti aiuta a tenere traccia dello stato delle varie applicazioni in esecuzione. Si può dire che si tratta di una soluzione di gestione basata sul Web per i cluster Hadoop. Offre inoltre un dashboard interattivo per visualizzare lo stato di avanzamento di ogni applicazione in esecuzione su un cluster Hadoop.

15. Giava

Java è tra i linguaggi di programmazione più popolari al mondo. Ti permette di sviluppare code e argomenti Kafka. Dovrai utilizzare Java per progettare e implementare programmi MapReduce per l'elaborazione dei dati distribuiti.

In qualità di sviluppatore Hadoop, potresti dover sviluppare programmi Mapper e Reducer che soddisfino i requisiti unici dei tuoi clienti. Imparare questo linguaggio di programmazione è fondamentale per diventare uno sviluppatore Hadoop.

16. Pitone

Python è un linguaggio di programmazione facile da imparare e altamente versatile. La sintassi di Python è molto semplice, quindi non ci vorrà molto sforzo per imparare questo linguaggio. Tuttavia, ha tonnellate di applicazioni in Hadoop.

Puoi sviluppare processi MapReduce, applicazioni Spark e componenti di scripting usando Python.

Come sviluppare set di abilità Hadoop?

Diventare uno sviluppatore Hadoop può sembrare scoraggiante. Ci sono molte abilità e aree da coprire che può diventare opprimente. Dovresti iniziare in piccolo e coprire prima le basi. Molte delle tecnologie sono correlate tra loro, quindi impararle contemporaneamente ti aiuterà a fare progressi più velocemente.

Pianifica i tuoi studi e attieniti a un programma rigoroso per assicurarti di imparare in modo efficiente.

Tuttavia, tutto questo può essere molto impegnativo. Ecco perché consigliamo di seguire un corso sui big data. Un corso sui big data avrebbe un curriculum strutturato che ti insegna tutti i concetti necessari passo dopo passo.

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• Diploma PG in Software Development Specializzazione in Big Data

Questo corso di 13 mesi è perfetto per studenti e professionisti che desiderano sviluppare competenze di sviluppatore Hadoop. Studierai attraverso sessioni online e lezioni dal vivo durante questo programma. Offre inoltre oltre 7 progetti e casi di studio in modo da poter applicare ciò che hai imparato durante il corso. Alla fine del progetto, avresti imparato 14 linguaggi e strumenti di programmazione.

• Certificazione PG nei Big Data

Questo corso dura solo 7,5 mesi e offre più di 250 ore di apprendimento. Devi avere una laurea con il 50% o voti equivalenti per poter accedere a questo corso. Tuttavia, tieni presente che non hai bisogno di alcuna esperienza di programmazione per partecipare a questo programma. Il corso offre un tutoraggio personalizzato 1:1 da parte di esperti del settore dei big data e lo stato di alumni IIIT Bangalore come il corso precedente.

Entrambi questi corsi sono online e ti danno accesso allo Student Success Corner di upGrad. Lì ricevi feedback personalizzati sul curriculum, consulenza professionale, supporto per il posizionamento e tutoraggio dedicato per aiutarti a dare il via alla tua carriera.

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Conclusione

Aggiungere queste abilità ai tuoi set di abilità Hadoop può sembrare piuttosto impegnativo, ma con la giusta mentalità, preparazione e risorse, diventa facile come un gioco da ragazzi.

Quale abilità pensi sia la più facile da sviluppare nella nostra lista? Qual è il più difficile? Condividi le tue risposte nella sezione commenti qui sotto.