2021년에 마스터해야 할 16가지 Hadoop 개발자 기술

빅데이터가 전 세계를 장악하고 있으며 이에 따라 Hadoop 전문가에 대한 수요도 증가하고 있습니다.

이 업계에서 가장 두드러진 역할 중 하나는 Hadoop 개발자이며 이 분야에 진입하기 위해 개발해야 하는 필수 Hadoop 개발자 기술을 다룰 것입니다. 하지만 먼저 이 분야에서 경력을 쌓아야 하는 이유를 알아보겠습니다.

왜 Hadoop 개발자가 되었습니까?

Hadoop은 가장 인기 있는 빅 데이터 기술 중 하나입니다. 또한 모든 사람이 기술에 더 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 매일 생성하는 데이터의 양도 증가하고 있습니다.

빅데이터의 성장

다음은 우리가 매일 생성하는 데이터의 양을 강조하는 몇 가지 중요한 사실입니다.

• 사람들은 5억 개의 트윗을 보냅니다.
• 4페타바이트의 데이터가 Facebook에서 생성됩니다.
• 50억 검색
• 그리고 650억 개의 메시지가 WhatsApp에서 전송됩니다.

( 출처 )

이 모든 데이터는 매우 유용하며 이를 활용하는 가장 좋은 방법은 빅 데이터 구현을 통한 것입니다. 그렇기 때문에 Hadoop 개발자에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 조직은 Hadoop 및 수많은 구성 요소를 사용하여 빅 데이터 프로젝트를 관리할 수 있는 전문가를 원합니다.

Hadoop 개발자가 되면 이러한 기업의 요구 사항을 충족하고 빅 데이터를 효과적으로 사용하는 데 도움이 됩니다.

밝은 범위

2018년 전 세계 빅데이터 및 비즈니스 분석 시장 은 1,690억 달러에서 2022년에는 2,740억 달러에 이를 것으로 추정됩니다. 이는 빅데이터와 Hadoop의 범위가 매우 넓고 시장이 성장함에 따라 그에 따라 Hadoop 기술을 갖춘 전문가에 대한 수요가 증가할 것임을 보여줍니다.

또한 전 세계적으로 데이터 과학 전문가(Hadoop 개발자 포함)가 크게 부족합니다. Quanthub 의 설문 조사에서 기업에 인재를 찾기 가장 어려운 기술이 무엇인지 물었을 때 응답자의 35%가 데이터 과학 및 분석이라고 답했습니다.

시장은 유능한 전문가가 부족하기 때문에 지금이 이 분야에 진입하기에 완벽한 시기입니다.

매력적인 급여

Hadoop은 급여 및 성장 기회 측면에서 가장 매력적인 직업 전망 중 하나를 제공합니다. 신입 하둡 개발자 의 평균 급여는 연간 INR 2.5 lakh에서 INR 3.8 lakh입니다. 숙련된 Hadoop 개발자는 연간 최대 INR 50 lakh를 벌 수 있습니다.

보시다시피 Hadoop 개발자가 되면 많은 이점이 있습니다. 이 분야에서 경력을 쌓아야 하는 이유를 살펴보았으므로 이제 필요한 Hadoop 개발자 기술에 대해 논의해 보겠습니다.

최고의 Hadoop 개발자 기술

1. 하둡 기초

Hadoop의 기본 사항에 익숙해야 합니다. Hadoop이 무엇인지, 다양한 구성 요소가 무엇인지 이해하는 것이 필요하며 작업해야 하는 첫 번째 기술입니다. Hadoop은 빅 데이터 솔루션의 오픈 소스 프레임워크이며 이 프레임워크에서 사용할 수 있는 다양한 솔루션에 대해 알고 있어야 합니다.

프레임워크에 있는 솔루션 외에도 프레임워크와 관련된 기술에 대해서도 알아야 합니다. 그것들이 모두 어떻게 상호 연결되어 있고 Hadoop 기술 세트 개발을 시작하는 데 필수적인 작업을 수행합니다.

2. HDFS

HDFS는 Hadoop Distributed File System의 약자로 Hadoop에서 사용할 수 있는 스토리지 시스템입니다. HDFS는 매우 저렴한 비용으로 대량의 데이터를 저장하고 처리할 수 있기 때문에 조직과 기업에서 널리 사용됩니다.

Hadoop에서 사용 가능한 모든 처리 프레임워크는 HDFS 위에서 작동합니다. 여기에는 MapReduce 및 Apache Spark 등이 포함됩니다.

3. HBase

HBase는 오픈 소스 비관계형 분산 데이터베이스입니다. HDFS만큼 Hadoop 개발자 기술 세트에서 중요합니다.

HBase는 HDFS 위에서 실행되며 많은 기능을 제공합니다. 수많은 빅 데이터 사용 사례에서 흔히 볼 수 있는 다양한 희소 데이터 세트를 저장하는 내결함성 방법을 제공합니다.

HBase는 Google의 큰 테이블과 유사하며 HDFS의 데이터에 대한 실시간 읽기 또는 쓰기 액세스를 제공합니다.

4. 카프카

Hadoop 개발자는 실시간 데이터 스트림에 Kafka를 사용하고 실시간 분석을 수행합니다. 또한 많은 양의 데이터를 수집하는 데 도움이 되며 내구성을 위해 주로 인메모리 마이크로서비스와 함께 사용됩니다.

Kafka는 우수한 복제 특성과 더 높은 처리량을 제공하므로 서비스 호출을 추적하거나 IoT 센서 데이터를 추적하는 데 사용할 수 있습니다.

Flume, HBase 및 Spark를 포함하여 이 목록에서 논의한 모든 도구와 잘 작동합니다.

5. 스쿱

Apache Sqoop을 사용하면 HDFS와 Teradata, MySQL 및 Postgres와 같은 관계형 데이터베이스 서버 간에 데이터를 전송할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에서 HDFS로 데이터를 가져오고 HDFS에서 관계형 데이터베이스로 데이터를 내보낼 수 있습니다.

Sqoop은 데이터 웨어하우스 및 관계형 데이터베이스와 같은 외부 데이터 스토리지 솔루션과 Hadoop 간에 대용량 데이터를 전송하는 데 매우 효율적입니다.

6. 수로

Apache Flume을 사용하면 이메일, 네트워크 트래픽, 로그 파일 등과 같은 방대한 양의 스트리밍 데이터를 수집하고 전송할 수 있습니다. Flume은 여러 웹 서버에서 HDFS로 스트리밍 데이터를 캡처할 수 있어 작업이 상당히 간소화됩니다.

Hadoop 개발자로서 Flume은 스트리밍 데이터 흐름을 위한 간단한 아키텍처를 제공하므로 툴킷의 중요한 부분이 될 것입니다.

7. 스파크 SQL

Spark SQL은 구조화된 데이터 처리를 수행하는 Spark 모듈입니다. 프로그래밍 추상화인 DataFrames가 있으며 Spark의 기능적 프로그래밍을 관계형 처리와 통합하여 데이터 쿼리 작업의 속도를 경이적으로 높입니다.

여러 데이터 소스에 대한 지원을 제공하고 코드 변환으로 SQL 쿼리를 구성할 수 있습니다. 이러한 모든 이유 때문에 가장 인기 있는 Hadoop 개발자 기술 중 하나가 되었습니다.

8. 아파치 스파크

Apache Spark는 대규모 데이터 처리에 사용되는 오픈 소스 분석 엔진입니다. 암시적 내결함성 및 데이터 병렬 처리로 전체 클러스터를 프로그래밍할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.

YARN 또는 독립 실행형 모드를 통해 Hadoop 클러스터에서 실행되어 Cassandra, HDFS, Hive, HBase 또는 모든 Hadoop InputFormat의 데이터를 처리합니다. Spark는 메모리에서 최대 100배 더 빠르게 Hadoop 클러스터의 애플리케이션을 실행할 수 있기 때문에 필요합니다. Spark가 없으면 많은 양의 데이터로 작업하는 것이 상당히 번거로울 것입니다.

9. 맵리듀스

MapReduce는 분산 환경에서 대규모 데이터 세트에 대해 병렬 및 분산 처리를 수행할 수 있는 프로그래밍 프레임워크입니다. HDFS를 사용하면 분산 시스템에 많은 양의 데이터를 저장할 수 있지만 MapReduce를 사용하면 이러한 시스템에서 동일한 데이터를 처리할 수 있습니다.

MapReduce 프로그램에는 매핑 절차와 리듀스 메서드가 있습니다. 매핑 절차는 정렬 및 필터링을 수행하는 반면 reduce 메서드는 요약 작업을 수행합니다.

10. 아파치 오지

Apache Oozie는 서버 기반 워크플로 스케줄링 솔루션입니다. 이를 통해 Hadoop 작업을 관리할 수 있으며 Oozie의 워크플로는 작업 노드 및 제어 흐름의 모음입니다.

Hadoop 개발자는 Oozie를 사용하여 작업 흐름을 정의하고 데이터 로드 프로세스를 Pig 및 HDFS로 자동화해야 합니다.

Oozie는 Hadoop 스택의 필수 구성 요소이며 채용 담당자는 Hadoop 개발자 기술 세트에서 이 기술을 찾습니다.

11. 그래프X

GraphX는 그래프를 생성하고 그래프 병렬 계산을 수행하는 데 사용할 수 있는 Apache Spark의 API입니다. ETL(추출, 변환 및 로드) 프로세스, 반복적인 그래프 계산 및 탐색적 분석을 하나의 솔루션에 결합하여 매우 유용하고 다용도로 만듭니다.

GraphX를 사용하려면 Python, Java 및 Scala에 익숙해야 합니다. 이 세 가지 프로그래밍 언어만 지원합니다.

12. 아파치 하이브

Apache Hive는 데이터 쿼리 및 분석을 제공하는 Apache Hadoop 기반 데이터 웨어하우스 소프트웨어 프로젝트입니다. 인터페이스는 Hadoop과 통합할 수 있는 여러 데이터베이스 및 파일 시스템에 저장된 데이터를 쿼리하는 SQL과 매우 유사합니다.

Hive를 사용하려면 SQL이 SQL 기반 도구이기 때문에 SQL에 익숙해야 합니다. 이 도구를 사용하면 빠르고 확장 가능한 데이터를 매우 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 데이터 검색을 단순화하기 위해 파티셔닝 및 버킷팅을 지원합니다.

13. 마하우트

Apache Mahout은 분산되거나 확장 가능한 기계 학습 알고리즘의 무료 구현을 생성하기 위한 프로젝트입니다. 이를 통해 문서와 파일을 더 나은 접근성으로 클러스터로 구성할 수 있습니다.

Mahout은 최근 Hadoop 에코시스템에 추가되었지만 빠르게 인기 있는 기술이 되었습니다. 이를 사용하여 보다 간단하게 데이터 세트에서 권장 사항을 추출할 수 있습니다.

14. 암바리

Hadoop 개발자는 시스템 관리자가 Ambari를 사용하여 Hadoop 클러스터를 관리, 프로비저닝 및 모니터링하게 됩니다. Ambari는 오픈 소스 관리 도구이며 실행 중인 다양한 애플리케이션의 상태를 추적하는 데 도움이 됩니다. 웹 기반의 Hadoop 클러스터 관리 솔루션이라고 할 수 있습니다. 또한 Hadoop 클러스터에서 실행되는 모든 애플리케이션의 진행 상황을 시각화하는 대화형 대시보드를 제공합니다.

15. 자바

Java는 지구상에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. Kafka 대기열 및 주제를 개발할 수 있습니다. 분산 데이터 처리를 위한 MapReduce 프로그램을 설계하고 구현하려면 Java를 사용해야 합니다.

Hadoop 개발자는 클라이언트의 고유한 요구 사항을 충족하는 Mapper 및 Reducer 프로그램을 개발해야 할 수 있습니다. 이 프로그래밍 언어를 배우는 것은 Hadoop 개발자가 되기 위해 필수적입니다.

16. 파이썬

Python은 배우기 쉽고 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. Python의 구문은 매우 간단하므로 이 언어를 배우는 데 많은 노력이 필요하지 않습니다. 그러나 Hadoop에는 수많은 응용 프로그램이 있습니다.

Python을 사용하여 MapReduce 작업, Spark 애플리케이션 및 스크립팅 구성 요소를 개발할 수 있습니다.

Hadoop 기술 세트를 개발하는 방법은 무엇입니까?

Hadoop 개발자가 되는 것은 벅차게 보일 수 있습니다. 감당할 수 없을 만큼 많은 기술과 영역이 있습니다. 작게 시작하여 기본을 먼저 다루어야 합니다. 많은 기술이 서로 관련되어 있으므로 동시에 학습하면 더 빨리 진행하는 데 도움이 됩니다.

효율적인 학습을 위해 학업을 계획하고 엄격한 일정을 준수하십시오.

그러나 이 모든 것이 매우 어려울 수 있습니다. 그렇기 때문에 빅 데이터 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 빅 데이터 과정에는 필요한 모든 개념을 단계별로 가르치는 구조화된 커리큘럼이 있습니다.

upGrad에서는 IIIT-B와 협력하여 다음과 같은 빅 데이터 과정을 제공합니다. 그들은 Hadoop 및 Hadoop 개발자가 되기 위해 익숙해야 하는 모든 관련 기술에 대해 가르칠 것입니다.

• 빅 데이터 소프트웨어 개발 전문 PG 디플로마

이 13개월 과정은 Hadoop 개발자 기술을 개발하려는 학생 및 직장인에게 적합합니다. 이 프로그램 동안 온라인 세션과 라이브 강의를 통해 학습합니다. 또한 7개 이상의 프로젝트와 사례 연구를 제공하므로 과정 전반에 걸쳐 배운 내용을 적용할 수 있습니다. 프로젝트가 끝나면 14개의 프로그래밍 언어와 도구를 배웠을 것입니다.

• 빅데이터 PG인증

이 과정은 7.5개월 동안만 지속되며 250시간 이상의 학습을 제공합니다. 이 과정을 수강하려면 50% 또는 이에 상응하는 합격 점수를 받은 학사 학위가 있어야 합니다. 그러나 이 프로그램에 참여하기 위해 코딩 경험이 필요하지 않습니다. 이 과정은 이전 과정과 마찬가지로 빅데이터 업계 전문가와 IIT 방갈로르 동문들의 1:1 맞춤형 멘토링을 제공합니다.

이 두 과정은 모두 온라인이며 upGrad의 학생 성공 코너에 대한 액세스를 제공합니다. 여기에서 개인화된 이력서 피드백, 경력 상담, 배치 지원 및 경력을 시작하는 데 도움이 되는 헌신적인 멘토링을 받을 수 있습니다.

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결론

이러한 기술을 Hadoop 기술 세트에 추가하는 것은 상당히 어려워 보일 수 있지만 올바른 사고 방식, 준비 및 리소스가 있으면 산들 바람처럼 쉬워집니다.

우리 목록에서 개발하기 가장 쉬운 기술은 무엇이라고 생각합니까? 어느 것이 가장 어렵습니까? 아래 댓글 섹션에서 답변을 공유하세요.