Wynagrodzenie programisty Apache Spark w Indiach: dla świeżo upieczonych i doświadczonych [2022]

Każda firma chce dziś schrupać liczby i dowiedzieć się, co kryją jej dane. Wzorce i trendy, które pokazują dane, mogą mieć ogromny wpływ na strategie marketingowe oraz jakość produktów i usług, które firma oferuje swoim klientom. Ale zanim zaczną analizować trendy, dane są przechwytywane, przechowywane i buforowane.

Gdzie są buforowane i przechowywane dane? Jak to jest przechowywane? W jaki sposób firmy mogą zapewnić swoim marketerom, badaczom i innym członkom zespołu dostęp do odpowiednich danych w razie potrzeby? To wszystko i więcej jest możliwe dzięki Apache Spark.

Co to jest Apache Spark?

Technicznie rzecz biorąc, jest to rozproszona platforma obliczeniowa o otwartym kodzie źródłowym, napisana w języku Java. Apache Spark to aparat przetwarzania danych, który służy do buforowania danych o długości kilku petabajtów. Buforowane dane są przechowywane w wielu operacjach, aby ułatwić interaktywne zapytania; szybko i bezpiecznie. Struktura przetwarzania danych wykonuje zadania i dystrybuuje dane na wielu komputerach.

Spark może pracować samodzielnie lub we współpracy z innymi rozproszonymi narzędziami obliczeniowymi w celu określenia węzłów i kolejności wykonywania zadań. Bazy danych Spark są używane przez każdą większą branżę na świecie, w tym branżę technologiczną, sektor BFSI, e-commerce, iGaming i firmy sportowe, instytuty edukacyjne, firmy telekomunikacyjne, a nawet rządy. Większość naukowców zajmujących się danymi i inżynierów danych współpracuje z platformą Spark.

Kim jest programista Spark?

Programista Spark to programista z umiejętnościami Apache Spark. Podczas gdy programiści Androida pomagają pisać kod dla nowej aplikacji, programiści Spark tworzą kod, aby zapewnić dostępność Big Data – chodzi o to, aby odpowiednie dane były dostępne w jak najkrótszym czasie po zgłoszeniu zapytania.

Programiści Apache Spark mają głębokie zrozumienie języka Java i Scala. Wiedza techniczna dotycząca koncepcji związanych z programowaniem obiektowym pomaga programistom zoptymalizować wydajność i dystrybucję.

Wynagrodzenie dewelopera Spark w Indiach

Bez wątpienia Spark to jedna z najbardziej poszukiwanych umiejętności dla firm obsługujących Big Data. Ale często zadawane pytanie brzmi: Jaką pensję mogę liczyć? Specjalizacje w tej dziedzinie wyraźnie wskazują na wyższą pensję Spark Developera w porównaniu do Android Developers.

Przeczytaj: Samouczek przesyłania strumieniowego Apache Spark dla początkujących

Zapotrzebowanie na programistów Apache

Proste wyszukiwanie na LinkedIn może pokazać ponad 3000 wyników, co jest co najmniej całkiem sporo.

Źródło

Firmy na całym świecie przyjmują platformę Spark jako podstawową platformę przetwarzania danych big data, ponieważ zapewnia ona programistom dużą elastyczność podczas pracy w preferowanym przez nich języku. Niektóre popularne firmy, takie jak Amazon, Yahoo, Alibaba, eBay, itp., zainwestowały w talenty w Spark. Obecnie na całym świecie, a także w Indiach, istnieją możliwości, co doprowadziło do zwiększenia możliwości zatrudnienia dla odpowiednich talentów.

Jeśli wejdziesz na stronę Naukri.com, znajdziesz ponad 60000 wyników dla programisty Sparka i powiązanych ról, co daje wiele opcji do wyboru.

Źródło

Jak wspomniano powyżej, będziesz mieć możliwość pracy w różnych branżach, takich jak handel detaliczny, oprogramowanie, media i rozrywka, doradztwo, opieka zdrowotna i nie tylko. To naprawdę fascynujące, że każda branża w dzisiejszych czasach przyjmuje analitykę big data i metodologie uczenia maszynowego, aby dać sobie impuls w tym rozwijającym się technologicznie świecie.

Istnieją również różne rodzaje ról, które możesz pełnić w dziedzinie Big Data jako specjalista Spark, takich jak Big Data – główny inżynier oprogramowania, programista Big Data, główny inżynier oprogramowania, naukowiec/inżynier ds. danych lub analityk zarządzania. Wszystko zależy od Twoich umiejętności i doświadczenia oraz etyki pracy. Powinieneś chcieć uczyć się i rozwijać, aby dotrzymać kroku nowej technologii.

Mediana wynagrodzenia dewelopera Apache Spark w Indiach

Deweloperzy Sparka są tak poszukiwani, że firmy chętnie otwierają dla nich czerwony dywan. Oprócz oferowania fantastycznego wynagrodzenia, a niektórzy oferują nawet elastyczne godziny pracy. Według PayScale średnia pensja dewelopera Sparka w Indiach wynosi ponad 720 000 Rs rocznie. Wynagrodzenie roczne obejmuje premię oferowaną przez firmę.

Źródło

Czynniki wpływające na wynagrodzenie programisty Apache w Indiach

Trzy główne czynniki wpływające na wynagrodzenie programisty Apache w Indiach to:

• Firma – Im większa marka, tym wyższe wynagrodzenie, którego możesz się spodziewać. Funkcjonalność aplikacji może podnieść lub zepsuć reputację firmy, a marki płacą wyższe pensje zasłużonym kandydatom.
• Doświadczenie – Jednym z ważnych czynników wpływających na Twoje wynagrodzenie jest doświadczenie. Wyraźnie pokazuje, że kandydat ma wiedzę, aby pracować pod presją i łatwo i szybko radzić sobie z błędami i problemami.
• Lokalizacja — chociaż wielu programistom oferuje obecnie elastyczne opcje pracy, lokalizacja nadal odgrywa ważną rolę w ostatecznym wynagrodzeniu.

Wynagrodzenie programisty Apache Spark: na podstawie firmy

Twoja pensja będzie również zależeć od firmy, w której pracujesz. Firmy takie jak Cognizant, Accenture i Infosys zazwyczaj płacą w dobrym zakresie, ale możesz zarobić całkiem dużo pracując w gigantach takich jak Amazon, Microsoft czy Yahoo. Ale dostanie się do tych firm może być dość trudne i może wymagać dodatkowego wysiłku i umiejętności, aby się zakwalifikować. Ale wypłata na końcu tego wszystkiego będzie tego warta!

Apache Spark jest obecnie popularną umiejętnością, a firmy są skłonne zapłacić więcej, aby pozyskać dobrych programistów Spark do obsługi dużych zbiorów danych.

Wynagrodzenie programisty Apache Spark: oparte na doświadczeniu

Twoja pensja będzie również zależeć od twoich umiejętności i doświadczenia.

Doświadczenie odgrywa ważną rolę w każdej dziedzinie. Na początku możesz nie mieć zbyt dużej wiedzy praktycznej, ale pracując nad różnymi projektami z różnymi ludźmi, nauczysz się nowych technik i metod rozwiązywania określonego problemu. Odgrywa to istotną rolę, gdy rozwijasz się na swoim polu. Apache Spark może otrzymać kilka ważnych nowych funkcji w kolejnych aktualizacjach, które całkowicie zmienią jego proces pracy i obsługi.

Powinieneś więc być w stanie szybko się uczyć i dostosowywać do tych zmian, aby pozostać i rozwijać się na swojej pozycji. Ogólnie rzecz biorąc, początkujący programista Spark może zarabiać od 600 000 Rs do 10 000 000 Rs rocznie, podczas gdy doświadczony programista zarabia od 25 000 000 Rs do 40 000 000 Rs.

Porównajmy pensje Apache vs Hadoop

W przypadku obsługi Big Data Hadoop jest technologią podstawową. Ale to Apache Spark staje się popularny ze względu na swoją elastyczność i skalowalność.

Jak więc porównasz się z programistą Hadoop, jeśli wybierzesz Apache Spark?

Według Glassdoor średnia pensja dewelopera Hadoop w Indiach wynosi około 4 91 000 rupii rocznie, czyli znacznie mniej niż wspomnianego powyżej dewelopera Apache Spark.

Źródło

A ponieważ coraz więcej firm przechodzi na Apache Spark, liczba Apache Spark będzie rosła.

Wynagrodzenie programisty Apache Spark: na podstawie lokalizacji

Twoje zarobki mogą również zależeć od lokalizacji, w której pracujesz.

Źródło

Na przykład, jeśli pracujesz w Bangalore jako inżynier danych z umiejętnościami Apache Spark, możesz zarabiać średnio ponad 10 000 Rs rocznie.

Źródło

Jeśli jesteś naukowcem zajmującym się danymi z umiejętnościami Apache Spark w Hyderabadzie, możesz zarobić średnio ponad 8 000 Rs rocznie.

Źródło

Główne role i obowiązki programisty Apache Spark?

Obowiązki programisty Apache Spark obejmują tworzenie zadań Spark/Scala do agregacji i transformacji danych, tworzenie testów jednostkowych dla metod pomocniczych i przekształceń Spark, przy użyciu całej dokumentacji pisania kodu w stylu Scaladoc oraz projektowania potoków przetwarzania danych.

Oprócz tego od programistów oczekuje się również uruchamiania danych na rozproszonym SQL, tworzenia potoków danych, pozyskiwania danych do bazy danych, uruchamiania skutecznych algorytmów uczenia maszynowego na danym zestawie danych z odpowiednią skalowalnością, pracy z wykresami lub strumieniami danych i wielu innych.

Twoja rola jako programisty może również zależeć od stanowiska i instytucji, w której pracujesz. Może się różnić w zależności od projektu w zależności od wymagań i zawsze powinieneś być dobrze zorientowany we wszystkich szczegółach technicznych, aby poradzić sobie z każdą sytuacją.

Kluczowe obowiązki programisty Apache Spark

• Umiejętność definiowania problemów, zbierania danych, ustalania faktów i wyciągania słusznych wniosków za pomocą kodu oprogramowania.
• Oczyszczaj, przekształcaj i analizuj nieprzetworzone dane z różnych źródeł mediacji za pomocą Sparka, aby zapewnić gotowe do użycia dane
• Wykorzystanie kodu refaktoryzacji, dzięki któremu złączenia są wykonywane wydajnie
• Zapewnij techniczne wskazówki dotyczące architektury platformy Spark.
• Zaimplementuj schematy partycjonowania w celu obsługi zdefiniowanych przypadków użycia.
• Prowadź szczegółowe sesje robocze, aby szybko rozwiązać problemy z platformą Spark.

Umiejętności programisty Apache Spark

Aby zostać deweloperem Spark na poziomie eksperckim i rozwijać się w branży; musisz mieć odpowiedni cel i podążać właściwą ścieżką, aby zdobyć umiejętności, które poprowadzą Cię do przodu.

• Jeśli jesteś początkującym w analityce Big Data, powinieneś zacząć od kilku szkoleń online i certyfikacji. Powinieneś zrozumieć koncepcję stojącą za big data i jak nimi manewrować, aby uzyskać wynik.

• Doświadczenie jest najlepszą formą nauki, więc po zakończeniu kursu podejmij się samodzielnego projektu. Eksploruj rzeczy, podejmując różne wyzwania. Zapoznaj się z Dataframes i RDD — głównymi elementami składowymi platformy Spark.
• Spark może być używany z wieloma językami programowania wysokiego poziomu, takimi jak Python, Java, R i Scala. Upewnij się, że jesteś biegły w co najmniej jednym z nich.
• Wiedza i doświadczenie w zakresie funkcji Spark, takich jak SparksSQL, SparkML-Lib, Spark GraphX, SparkR, Spark Streaming, zapewnią Ci pewność wykonywania swojej pracy.
• Możesz teraz przejść do egzaminu certyfikacyjnego CCA-175 Hadoop i Spark, aby uzyskać certyfikat.

Dlaczego warto zostać programistą Apache Spark?

• Jeśli chcesz zająć się dziedziną big data i chcesz się w niej rozwijać, najlepszym sposobem na to jest Apache Spark, ponieważ otwiera on różne możliwości eksploracji danych big data. Jego różne metodologie są skuteczne w przypadku różnych problemów z danymi i sprawiają, że jest to najgorętsza technologia Big Data.
• Spark przewyższa Hadoop, ponieważ może działać na Hadoop MapReduce, ponieważ może działać na YARN i HDFS. Ze względu na wysoką kompatybilność z Hadoop firmy poszukują dużej liczby programistów Spark.
• Wiele firm przyjmuje Spark jako sąsiadującą technologię Big Data, ponieważ zapewnia ona znacznie większą szybkość przetwarzania danych w porównaniu z Hadoop.
• Wraz z postępem technologicznym i nowymi firmami, które przechodzą na obsługę dużych zbiorów danych, aby spełnić swoje wymagania, pojawia się wiele nowych możliwości.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Wniosek

Apache Spark to świetne narzędzie do obsługi i przetwarzania Big Data. Jest to bardzo ceniona umiejętność, a wraz z marszem branży oprogramowania w kierunku lepszych aplikacji, zapotrzebowanie na tych programistów będzie rosło. Powinieneś zapisać się na odpowiedni kurs, aby zdobyć zestawy umiejętności, które pozwolą Ci uzyskać najlepszą pensję dla programistów Apache Spark w Indiach.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.