As 16 principais habilidades de desenvolvedor do Hadoop que você deve dominar em 2021

O big data está dominando o mundo e, como resultado, a demanda por profissionais do Hadoop está aumentando de acordo.

Uma das funções mais proeminentes nesse setor é o desenvolvedor do Hadoop e abordaremos as habilidades necessárias do desenvolvedor do Hadoop que você deve desenvolver para entrar nesse campo. Mas primeiro, vamos descobrir por que você deve seguir uma carreira neste campo:

Por que se tornar um desenvolvedor Hadoop?

O Hadoop está entre as tecnologias de big data mais populares. Além disso, a quantidade de dados que geramos todos os dias também está aumentando à medida que tornamos a tecnologia mais acessível a todos.

Crescimento de Big Data

Aqui estão alguns fatos importantes que destacam a quantidade de dados que geramos todos os dias:

• As pessoas enviam 500 milhões de tweets
• 4 petabytes de dados são criados no Facebook
• 5 bilhões de pesquisas são feitas
• E, 65 bilhões de mensagens são enviadas no WhatsApp

( Fonte )

Todos esses dados são muito úteis e a melhor maneira de utilizá-los é por meio de implementações de big data. É por isso que a demanda por desenvolvedores do Hadoop está aumentando rapidamente. As organizações querem profissionais que possam usar o Hadoop e seus diversos componentes para gerenciar projetos de big data.

Tornar-se um desenvolvedor Hadoop permitirá que você atenda a essa necessidade das empresas e as ajude a usar big data de maneira eficaz.

Escopo brilhante

Em 2018, o mercado global de Big Data e Business Analytics foi de US$ 169 bilhões e, em 2022, estima-se que atinja US$ 274 bilhões. Isso mostra que o escopo do big data e do Hadoop é muito brilhante e, à medida que o mercado crescer, a demanda por profissionais com conjuntos de habilidades do Hadoop aumentará de acordo.

Há também uma enorme escassez de profissionais de ciência de dados (incluindo desenvolvedores do Hadoop) em todo o mundo. Em uma pesquisa da Quanthub , quando perguntaram às empresas para qual conjunto de habilidades é mais difícil encontrar talentos, 35% dos entrevistados disseram que era ciência e análise de dados.

O mercado tem uma escassez de profissionais talentosos, então agora é o momento perfeito para entrar neste campo.

Remuneração Atraente

O Hadoop oferece uma das perspectivas de emprego mais atraentes em termos de remuneração e oportunidades de crescimento. O salário médio de um desenvolvedor Hadoop mais recente varia de INR 2,5 lakh por ano a INR 3,8 lakh por ano. Desenvolvedores experientes do Hadoop ganham até INR 50 lakh por ano.

Como você pode ver, há muitos benefícios em se tornar um desenvolvedor do Hadoop. Agora que abordamos os motivos pelos quais você deve seguir uma carreira nessa área, vamos discutir as habilidades necessárias do desenvolvedor do Hadoop.

Principais habilidades do desenvolvedor Hadoop

1. Noções básicas do Hadoop

Você deve estar familiarizado com os fundamentos do Hadoop. Entender o que é o Hadoop e quais são seus vários componentes é necessário e é a primeira habilidade que você deve trabalhar. O Hadoop é uma estrutura de código aberto de soluções de big data e você deve conhecer as diferentes soluções disponíveis nessa estrutura.

Além das soluções presentes no framework, você também deve conhecer as tecnologias relacionadas ao framework. Como eles estão todos interconectados e o que é imperativo para começar a desenvolver conjuntos de habilidades do Hadoop.

2. HDFS

HDFS significa Hadoop Distributed File System e é o sistema de armazenamento disponível no Hadoop. O HDFS é amplamente popular entre organizações e empresas porque permite armazenar e processar grandes quantidades de dados a um custo muito baixo.

Todas as estruturas de processamento disponíveis no Hadoop operam em cima do HDFS. Isso inclui MapReduce e Apache Spark.

3. HBase

O HBase é um banco de dados distribuído não relacional de código aberto. É tão importante em seus conjuntos de habilidades de desenvolvedor do Hadoop quanto o HDFS.

O HBase é executado em cima do HDFS e oferece muitos recursos. Ele oferece uma maneira tolerante a falhas de armazenar vários conjuntos de dados esparsos que são bastante comuns em vários casos de uso de big data.

O HBase é semelhante à grande mesa do Google e oferece acesso de leitura ou gravação em tempo real aos dados em HDFS.

4. Kafka

Como desenvolvedor do Hadoop, você usará o Kafka para fluxos de dados em tempo real e fará análises em tempo real. Ele também ajuda a coletar grandes quantidades de dados e é usado principalmente com microsserviços na memória para maior durabilidade.

O Kafka oferece excelentes características de replicação e maior taxa de transferência, portanto, você pode usá-lo para rastrear chamadas de serviço ou rastrear dados do sensor IoT.

Funciona bem com todas as ferramentas que discutimos nesta lista, incluindo Flume, HBase e Spark.

5. Sqoop

Com o Apache Sqoop você pode transferir dados entre HDFS e servidores de banco de dados relacionais como Teradata, MySQL e Postgres. Ele pode importar dados de bancos de dados relacionais para HDFS e exportar dados do HDFS para bancos de dados relacionais.

O Sqoop é altamente eficiente na transferência de grandes quantidades de dados entre o Hadoop e soluções externas de armazenamento de dados, como data warehouses e bancos de dados relacionais.

6. Calha

O Apache Flume permite coletar e transportar grandes quantidades de dados de streaming, como e-mails, tráfego de rede, arquivos de log e muito mais. O Flume é capaz de capturar dados de streaming de vários servidores web para HDFS, o que simplifica consideravelmente suas tarefas.

Como desenvolvedor do Hadoop, o Flume será uma parte crucial do seu kit de ferramentas, pois oferece uma arquitetura simples para fluxos de dados de streaming.

7. Spark SQL

Spark SQL é um módulo Spark para realizar processamento de dados estruturados. Possui DataFrames, uma abstração de programação e integra a programação funcional do Spark com o processamento relacional, aumentando fenomenalmente a velocidade das tarefas de consulta de dados.

Ele oferece suporte para várias fontes de dados e permite combinar consultas SQL com transformações de código. Todas essas razões o tornaram uma das habilidades de desenvolvedor do Hadoop mais procuradas.

8. Apache Spark

Apache Spark é um mecanismo de análise de código aberto usado para processamento de dados em larga escala. Ele oferece uma interface para programar clusters completos com tolerância a falhas implícita e paralelismo de dados.

Ele é executado em clusters do Hadoop por meio do YARN ou de seu modo autônomo para processar dados em Cassandra, HDFS, Hive, HBase ou qualquer Hadoop InputFormat. O Spark é necessário porque permite executar aplicativos em clusters do Hadoop até 100 vezes mais rápido na memória. Sem o Spark, trabalhar com grandes quantidades de dados seria bastante complicado.

9. MapReduce

MapReduce é uma estrutura de programação que permite executar processamento paralelo e distribuído em grandes conjuntos de dados em um ambiente distribuído. Enquanto o HDFS permite armazenar grandes quantidades de dados em um sistema distribuído, o MapReduce permite processar os mesmos dados em tal sistema.

Um programa MapReduce tem um procedimento de mapeamento e um método de redução. O procedimento de mapeamento executa a classificação e a filtragem enquanto o método de redução executa a operação de resumo.

10. Apache Oozie

Apache Oozie é uma solução de agendamento de fluxo de trabalho baseada em servidor. Ele permite que você gerencie trabalhos do Hadoop e os fluxos de trabalho no Oozie são coleções de nós de ação e fluxos de controle.

Como desenvolvedor do Hadoop, você terá que usar o Oozie para definir fluxos de trabalho e automatizar o processo de carregamento de dados em Pig e HDFS.

Oozie é um componente integral da pilha do Hadoop e os recrutadores procuram essa habilidade nos conjuntos de habilidades do desenvolvedor do Hadoop.

11. GráficoX

GraphX ​​é uma API do Apache Spark que você pode usar para criar gráficos e executar computação paralela a gráficos. Ele combina o processo ETL (Extract, Transform and Load), computação gráfica iterativa e análise exploratória em uma solução, tornando-o altamente útil e versátil.

Para usar o GraphX, você deve estar familiarizado com Python, Java e Scala. Ele suporta apenas essas três linguagens de programação.

12. Colmeia Apache

Apache Hive é um projeto de software de data warehouse baseado no Apache Hadoop que fornece consulta e análise de dados. Sua interface é bastante semelhante ao SQL para consultar dados armazenados em vários bancos de dados e sistemas de arquivos que podem ser integrados ao Hadoop.

Para poder usar o Hive, você deve estar familiarizado com o SQL porque é uma ferramenta baseada em SQL. Com a ajuda desta ferramenta, você pode processar dados de forma muito eficiente, pois é rápido e escalável. Ele também suporta particionamento e bucketing para simplificar a recuperação de dados.

13. Mahout

Apache Mahout é um projeto para produzir implementações gratuitas de algoritmos de aprendizado de máquina distribuídos ou escaláveis. Com ele, você pode organizar documentos e arquivos em clusters com melhor acessibilidade.

Mahout é uma adição recente ao ecossistema Hadoop, mas está rapidamente se tornando uma habilidade muito procurada. Você pode usá-lo para extrair recomendações de conjuntos de dados com mais simplicidade.

14. Ambari

Como desenvolvedor do Hadoop, você usará o Ambari para administradores de sistema para gerenciar, provisionar e monitorar clusters do Hadoop. Ambari é uma ferramenta de administração de código aberto e ajuda a rastrear o status dos vários aplicativos em execução. Você pode dizer que é uma solução de gerenciamento baseada na web para clusters Hadoop. Ele também oferece um painel interativo para visualizar o progresso de cada aplicativo executado em um cluster Hadoop.

15. Java

Java está entre as linguagens de programação mais populares do planeta. Ele permite que você desenvolva filas e tópicos do Kafka. Você terá que usar Java para projetar e implementar programas MapReduce para processamento distribuído de dados.

Como desenvolvedor do Hadoop, talvez você precise desenvolver programas Mapper e Redutor que atendam aos requisitos exclusivos de seus clientes. Aprender esta linguagem de programação é imperativo para se tornar um desenvolvedor Hadoop.

16. Python

Python é uma linguagem de programação fácil de aprender e altamente versátil. A sintaxe do Python é muito simples, portanto, não será necessário muito esforço para aprender essa linguagem. No entanto, tem toneladas de aplicativos no Hadoop.

Você pode desenvolver trabalhos MapReduce, aplicativos Spark e componentes de script usando Python.

Como desenvolver conjuntos de habilidades do Hadoop?

Tornar-se um desenvolvedor do Hadoop pode parecer assustador. Existem muitas habilidades e áreas para cobrir que pode ser esmagadora. Você deve começar pequeno e cobrir o básico primeiro. Muitas das tecnologias estão relacionadas entre si, portanto, aprendê-las ao mesmo tempo ajudará você a progredir mais rapidamente.

Planeje seus estudos e cumpra um cronograma rigoroso para garantir que você aprenda com eficiência.

No entanto, tudo isso pode ser muito desafiador. É por isso que recomendamos fazer um curso de big data. Um curso de big data teria um currículo estruturado que ensina todos os conceitos necessários passo a passo.

Nós da upGrad oferecemos os seguintes cursos de big data em parceria com o IIIT-B. Eles ensinarão sobre o Hadoop e todas as tecnologias relacionadas com as quais você deve estar familiarizado para se tornar um desenvolvedor do Hadoop.

• PG Diploma em Desenvolvimento de Software Especialização em Big Data

Este curso de 13 meses é perfeito para estudantes e profissionais que desejam desenvolver habilidades de desenvolvedor Hadoop. Você estudará através de sessões online e palestras ao vivo durante este programa. Ele também oferece mais de 7 projetos e estudos de caso para que você possa aplicar o que aprendeu ao longo do curso. Ao final do projeto, você terá aprendido 14 linguagens e ferramentas de programação.

• Certificação PG em Big Data

Este curso dura apenas 7,5 meses e oferece mais de 250 horas de aprendizado. Você deve ter um diploma de bacharel com 50% ou notas de aprovação equivalentes para ser elegível para este curso. No entanto, observe que você não precisa de nenhuma experiência em codificação para participar deste programa. O curso oferece orientação personalizada 1:1 de especialistas do setor de big data e status de ex-alunos do IIIT Bangalore, como o curso anterior.

Ambos os cursos são online e dão acesso ao Student Success Corner do upGrad. Lá, você recebe feedback de currículo personalizado, aconselhamento de carreira, suporte de colocação e orientação dedicada para ajudá-lo a iniciar sua carreira.

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Conclusão

Adicionar essas habilidades aos seus conjuntos de habilidades do Hadoop pode parecer bastante desafiador, mas com a mentalidade, a preparação e os recursos certos, torna-se fácil como uma brisa.

Qual habilidade você acha que é a mais fácil de desenvolver em nossa lista? Qual deles é o mais difícil? Compartilhe suas respostas na seção de comentários abaixo.