16 najlepszych umiejętności programistycznych Hadoop, które powinieneś opanować w 2021 r.

Wielkie zbiory danych przejmują świat, w wyniku czego rośnie odpowiednio zapotrzebowanie na specjalistów Hadoop.

Jedną z najważniejszych ról w tej branży jest programista Hadoop, a my zajmiemy się niezbędnymi umiejętnościami programisty Hadoop, które musisz rozwinąć, aby wejść na tę dziedzinę. Ale najpierw odkryjmy, dlaczego powinieneś rozpocząć karierę w tej dziedzinie:

Dlaczego warto zostać programistą Hadoop?

Hadoop należy do najpopularniejszych technologii Big Data. Co więcej, ilość danych, które generujemy każdego dnia, również rośnie, ponieważ sprawiamy, że technologia staje się bardziej dostępna dla wszystkich.

Wzrost Big Data

Oto kilka ważnych faktów, które podkreślają ilość danych, które generujemy każdego dnia:

• Ludzie wysyłają 500 milionów tweetów
• Na Facebooku powstają 4 petabajty danych
• Przeprowadzono 5 miliardów wyszukiwań
• A na WhatsApp wysyłanych jest 65 miliardów wiadomości

( Źródło )

Wszystkie te dane są bardzo przydatne, a najlepszym sposobem na ich wykorzystanie jest implementacja big data. Dlatego szybko rośnie zapotrzebowanie na programistów Hadoop. Organizacje potrzebują specjalistów, którzy mogą używać Hadoop i jego licznych komponentów do zarządzania projektami Big Data.

Zostanie deweloperem Hadoop pozwoli Ci na zaspokojenie tej potrzeby firm i pomoże im efektywnie wykorzystywać big data.

Jasny zakres

W 2018 roku globalny rynek Big Data i analityki biznesowej wynosił 169 miliardów dolarów, a do 2022 szacuje się, że osiągnie 274 miliardy dolarów. To pokazuje, że zakres Big Data i Hadoop jest bardzo jasny i wraz ze wzrostem rynku zapotrzebowanie na profesjonalistów z zestawami umiejętności Hadoop odpowiednio wzrośnie.

Na całym świecie istnieje również ogromny niedobór specjalistów od analizy danych (w tym programistów Hadoop). W ankiecie przeprowadzonej przez Quanthub , kiedy zapytano firmy, w których umiejętnościach najtrudniej jest znaleźć talent, 35% respondentów odpowiedziało, że jest to data science i analityka.

Na rynku brakuje utalentowanych profesjonalistów, więc teraz jest idealny moment, aby wejść w tę dziedzinę.

Atrakcyjna płaca

Hadoop oferuje jedną z najbardziej atrakcyjnych perspektyw zatrudnienia pod względem płac i możliwości rozwoju. Średnia pensja nowszego programisty Hadoop waha się od 2,5 lakh INR rocznie do 3,8 lakh INR rocznie. Doświadczeni programiści Hadoop zarabiają do 50 lakh INR rocznie.

Jak widać, bycie programistą Hadoop ma wiele zalet. Teraz, gdy omówiliśmy już powody, dla których powinieneś rozpocząć karierę w tej dziedzinie, omówmy niezbędne umiejętności programistyczne Hadoop.

Najlepsze umiejętności programisty Hadoop

1. Podstawy Hadoop

Musisz znać podstawy Hadoop. Zrozumienie, czym jest Hadoop i jakie są jego różne składniki, jest konieczne i jest to pierwsza umiejętność, nad którą powinieneś popracować. Hadoop to platforma open source rozwiązań big data i powinieneś wiedzieć o różnych rozwiązaniach dostępnych w tej strukturze.

Poza rozwiązaniami obecnymi we frameworku, warto również wiedzieć o technologiach związanych z frameworkiem. Jak są ze sobą połączone i co jest konieczne, aby zacząć rozwijać zestawy umiejętności Hadoop.

2. HDFS

HDFS to skrót od Hadoop Distributed File System i jest systemem pamięci masowej dostępnym w Hadoop. HDFS jest bardzo popularny wśród organizacji i przedsiębiorstw, ponieważ umożliwia przechowywanie i przetwarzanie dużych ilości danych przy bardzo niskich kosztach.

Wszystkie struktury przetwarzania dostępne w Hadoop działają w oparciu o HDFS. Obejmuje to między innymi MapReduce i Apache Spark.

3. HBase

HBase to nierelacyjna, rozproszona baza danych typu open source. Jest to tak samo ważne w zestawach umiejętności programistów Hadoop, jak HDFS.

HBase działa na HDFS i oferuje wiele funkcji. Zapewnia odporny na błędy sposób przechowywania różnych rzadkich zestawów danych, które są dość powszechne w wielu przypadkach użycia dużych zbiorów danych.

HBase jest podobny do dużej tabeli Google i oferuje dostęp do odczytu lub zapisu danych w HDFS w czasie rzeczywistym.

4. Kafka

Jako programista Hadoop będziesz używać Kafki do strumieni danych w czasie rzeczywistym i przeprowadzania analiz w czasie rzeczywistym. Pomaga również zbierać duże ilości danych i jest używany głównie z mikrousługami w pamięci w celu zapewnienia trwałości.

Kafka oferuje doskonałe właściwości replikacji i wyższą przepustowość, dzięki czemu można go używać do śledzenia połączeń serwisowych lub śledzenia danych z czujników IoT.

Działa dobrze ze wszystkimi narzędziami, które omówiliśmy na tej liście, w tym Flume, HBase i Spark.

5. Łyżka

Dzięki Apache Sqoop możesz przesyłać dane między HDFS a serwerami relacyjnych baz danych, takimi jak Teradata, MySQL i Postgres. Może importować dane z relacyjnych baz danych do HDFS i eksportować dane z HDFS do relacyjnych baz danych.

Sqoop jest bardzo wydajny w przesyłaniu dużych ilości danych między usługą Hadoop a zewnętrznymi rozwiązaniami do przechowywania danych, takimi jak hurtownie danych i relacyjne bazy danych.

6. Flume

Apache Flume umożliwia zbieranie i przesyłanie ogromnych ilości danych przesyłanych strumieniowo, takich jak wiadomości e-mail, ruch sieciowy, pliki dzienników i wiele innych. Flume jest w stanie przechwytywać dane przesyłane strumieniowo z wielu serwerów internetowych do formatu HDFS, co znacznie upraszcza Twoje zadania.

Jako programista Hadoop, Flume będzie kluczową częścią Twojego zestawu narzędzi, ponieważ oferuje prostą architekturę do strumieniowego przesyłania danych.

7. Spark SQL

Spark SQL to moduł Spark do wykonywania ustrukturyzowanego przetwarzania danych. Ma DataFrames, abstrakcję programistyczną i integruje programowanie funkcjonalne Sparka z przetwarzaniem relacyjnym, fenomenalnie zwiększając szybkość zadań zapytań o dane.

Oferuje wsparcie dla wielu źródeł danych i pozwala tkać zapytania SQL z przekształceniami kodu. Wszystkie te powody sprawiły, że jest to jedna z najbardziej poszukiwanych umiejętności programistów Hadoop.

8. Apache Spark

Apache Spark to aparat analityczny typu open source, używany do przetwarzania danych na dużą skalę. Oferuje interfejs do programowania kompletnych klastrów z niejawną odpornością na błędy i równoległością danych.

Działa w klastrach Hadoop za pośrednictwem YARN lub w trybie autonomicznym, aby przetwarzać dane w Cassandra, HDFS, Hive, HBase lub dowolnym formacie danych wejściowych Hadoop. Spark jest niezbędny, ponieważ pozwala uruchamiać aplikacje w klastrach Hadoop do 100 razy szybciej w pamięci. Bez Sparka praca z dużymi ilościami danych byłaby dość uciążliwa.

9. MapaReduce

MapReduce to platforma programistyczna, która umożliwia równoległe i rozproszone przetwarzanie dużych zestawów danych w środowisku rozproszonym. Podczas gdy HDFS umożliwia przechowywanie dużych ilości danych w systemie rozproszonym, MapReduce umożliwia przetwarzanie tych samych danych w takim systemie.

Program MapReduce ma procedurę mapowania i metodę redukcji. Procedura mapowania wykonuje sortowanie i filtrowanie, podczas gdy metoda zmniejszania wykonuje operację podsumowania.

10. Apache Oozie

Apache Oozie to rozwiązanie do planowania przepływu pracy oparte na serwerze. Umożliwia zarządzanie zadaniami Hadoop, a przepływy pracy w Oozie to kolekcje węzłów akcji i przepływów kontrolnych.

Jako programista Hadoop będziesz musiał użyć Oozie do zdefiniowania przepływów zadań i zautomatyzowania procesu ładowania danych do Pig i HDFS.

Oozie jest integralną częścią stosu Hadoop, a rekruterzy szukają tej umiejętności w zestawach umiejętności programistów Hadoop.

11. WykresX

GraphX ​​to API Apache Spark, którego można używać do tworzenia wykresów i wykonywania obliczeń równoległych do wykresów. Łączy proces ETL (Extract, Transform and Load), iteracyjne obliczanie wykresów i analizę eksploracyjną w jednym rozwiązaniu, dzięki czemu jest bardzo przydatne i wszechstronne.

Aby korzystać z GraphX, musisz znać Python, Javę i Scala. Obsługuje tylko te trzy języki programowania.

12. Ula Apaczów

Apache Hive to projekt oprogramowania hurtowni danych oparty na Apache Hadoop, który zapewnia zapytania i analizy danych. Jego interfejs jest bardzo podobny do SQL w przypadku zapytań o dane przechowywane w wielu bazach danych i systemach plików, które można zintegrować z Hadoop.

Aby móc korzystać z Hive, powinieneś znać SQL, ponieważ jest to narzędzie oparte na SQL. Za pomocą tego narzędzia możesz bardzo wydajnie przetwarzać dane, ponieważ jest szybkie i skalowalne. Obsługuje również partycjonowanie i gromadzenie w celu uproszczenia pobierania danych.

13. Mahout

Apache Mahout to projekt do tworzenia darmowych implementacji rozproszonych lub skalowalnych w inny sposób algorytmów uczenia maszynowego. Dzięki niemu możesz organizować dokumenty i pliki w klastry z lepszą dostępnością.

Mahout to najnowszy dodatek do ekosystemu Hadoop, ale szybko staje się poszukiwaną umiejętnością. Możesz go użyć do łatwiejszego wyodrębniania rekomendacji z zestawów danych.

14. Ambari

Jako deweloper Hadoop będziesz używać Ambari dla administratorów systemu do zarządzania, udostępniania i monitorowania klastrów Hadoop. Ambari to narzędzie administracyjne typu open source, które pomaga śledzić stan różnych uruchomionych aplikacji. Można powiedzieć, że jest to internetowe rozwiązanie do zarządzania klastrami Hadoop. Oferuje również interaktywny pulpit nawigacyjny do wizualizacji postępu każdej aplikacji działającej w klastrze Hadoop.

15. Jawa

Java jest jednym z najpopularniejszych języków programowania na świecie. Pozwala rozwijać kolejki i tematy Kafki. Będziesz musiał użyć Javy do projektowania i implementowania programów MapReduce do rozproszonego przetwarzania danych.

Jako programista Hadoop może być konieczne opracowanie programów Mapper i Reducer, które spełnią unikalne wymagania Twoich klientów. Nauka tego języka programowania jest niezbędna, aby zostać programistą Hadoop.

16. Pythona

Python to łatwy do nauczenia i wysoce wszechstronny język programowania. Składnia Pythona jest bardzo prosta, więc nauka tego języka nie wymaga wiele wysiłku. Ma jednak mnóstwo zastosowań w Hadoop.

Za pomocą języka Python można tworzyć zadania MapReduce, aplikacje Spark i składniki skryptów.

Jak rozwijać zestawy umiejętności Hadoop?

Zostanie programistą Hadoop może wydawać się zniechęcające. Jest wiele umiejętności i obszarów, które mogą być przytłaczające. Powinieneś zacząć od małych rzeczy i najpierw omówić podstawy. Wiele technologii jest ze sobą powiązanych, więc ich równoczesna nauka pomoże ci szybciej robić postępy.

Zaplanuj studia i trzymaj się ścisłego harmonogramu, aby zapewnić efektywną naukę.

Jednak wszystko to może być bardzo trudne. Dlatego zalecamy wzięcie udziału w kursie Big Data. Kurs Big Data miałby ustrukturyzowany program nauczania, który krok po kroku uczy wszystkich niezbędnych koncepcji.

W upGrad oferujemy następujące kursy Big Data we współpracy z IIIT-B. Nauczą Cię o Hadoop i wszystkich powiązanych technologiach, które powinieneś znać, aby zostać programistą Hadoop.

• Dyplom PG w specjalizacji Software Development w Big Data

Ten 13-miesięczny kurs jest idealny dla studentów i pracujących profesjonalistów, którzy chcą rozwijać umiejętności programistyczne Hadoop. Podczas tego programu będziesz uczyć się poprzez sesje online i wykłady na żywo. Oferuje również 7+ projektów i studia przypadków, dzięki czemu możesz zastosować to, czego się nauczyłeś podczas kursu. Pod koniec projektu poznałbyś 14 języków programowania i narzędzi.

• Certyfikacja PG w Big Data

Ten kurs trwa tylko 7,5 miesiąca i oferuje ponad 250 godzin nauki. Aby kwalifikować się do tego kursu, musisz mieć tytuł licencjata z 50% lub równoważnymi ocenami pozytywnymi. Pamiętaj jednak, że nie potrzebujesz żadnego doświadczenia w kodowaniu, aby dołączyć do tego programu. Kurs oferuje indywidualne mentoring 1: 1 od ekspertów z branży big data i status absolwentów IIIT Bangalore, podobnie jak w poprzednim kursie.

Oba te kursy są dostępne online i zapewniają dostęp do Studenckiego kącika sukcesu upGrad. Tam otrzymasz spersonalizowaną informację zwrotną o CV, doradztwo zawodowe, wsparcie w zakresie stażu i oddany mentoring, który pomoże Ci rozpocząć karierę.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.

Wniosek

Dodanie tych umiejętności do zestawów umiejętności Hadoop może wydawać się dość trudne, ale przy odpowiednim nastawieniu, przygotowaniu i zasobach staje się to proste.

Jak myślisz, którą umiejętność z naszej listy najłatwiej rozwinąć? Który z nich jest najtrudniejszy? Podziel się swoimi odpowiedziami w sekcji komentarzy poniżej.