Top 16 abilități de dezvoltator Hadoop pe care ar trebui să le stăpânești în 2021

Big data cuprind lumea și, ca urmare, cererea de profesioniști Hadoop crește în consecință.

Unul dintre cele mai proeminente roluri din această industrie este dezvoltatorul Hadoop și vom acoperi abilitățile necesare de dezvoltator Hadoop pe care trebuie să le dezvoltați pentru a intra în acest domeniu. Dar mai întâi, să descoperim de ce ar trebui să urmezi o carieră în acest domeniu:

De ce să devii dezvoltator Hadoop?

Hadoop este printre cele mai populare tehnologii de date mari. Mai mult, cantitatea de date pe care o generăm în fiecare zi crește, de asemenea, pe măsură ce facem tehnologia mai accesibilă pentru toată lumea.

Creșterea Big Data

Iată câteva fapte importante care evidențiază cantitatea de date pe care o generăm în fiecare zi:

• Oamenii trimit 500 de milioane de tweet-uri
• Pe Facebook sunt creați 4 petabytes de date
• Se fac 5 miliarde de căutări
• Și, 65 de miliarde de mesaje sunt trimise pe WhatsApp

( Sursa )

Toate aceste date sunt foarte utile și cel mai bun mod de a le utiliza este prin implementări de date mari. De aceea, cererea pentru dezvoltatorii Hadoop crește rapid. Organizațiile își doresc profesioniști care să poată folosi Hadoop și numeroasele sale componente pentru a gestiona proiecte de date mari.

Devenirea unui dezvoltator Hadoop vă va permite să îndepliniți această nevoie a companiilor și să le ajutați să utilizeze eficient datele mari.

Scopul strălucitor

În 2018, piața globală a Big Data și a analizei de afaceri se ridica la 169 de miliarde de dolari, iar până în 2022 se estimează că va ajunge la 274 de miliarde de dolari. Acest lucru arată că domeniul de aplicare al datelor mari și al Hadoop este foarte luminos și, pe măsură ce piața va crește, cererea de profesioniști cu seturi de abilități Hadoop va crește în consecință.

Există, de asemenea, un deficit uriaș de profesioniști în știința datelor (inclusiv dezvoltatori Hadoop) la nivel mondial. Într-un sondaj realizat de Quanthub , când au întrebat companiile pentru care set de competențe este cel mai greu de găsit talent, 35% dintre respondenți au spus că este vorba de știința datelor și de analiză.

Piața are o lipsă de profesioniști talentați, așa că acum este momentul perfect pentru a intra în acest domeniu.

Salarizare atractivă

Hadoop oferă una dintre cele mai atractive perspective de muncă în ceea ce privește salariile și oportunitățile de creștere. Salariul mediu al unui dezvoltator Hadoop mai proaspăt variază de la 2,5 lakh INR pe an la 3,8 lakh INR pe an. Dezvoltatorii Hadoop cu experiență câștigă până la 50 de lakh INR pe an.

După cum puteți vedea, există multe beneficii pentru a deveni un dezvoltator Hadoop. Acum că am acoperit motivele pentru care ar trebui să urmezi o carieră în acest domeniu, haideți să discutăm despre abilitățile necesare de dezvoltator Hadoop.

Cele mai bune abilități de dezvoltator Hadoop

1. Bazele Hadoop

Trebuie să fii familiarizat cu elementele de bază ale Hadoop. Este necesar să înțelegeți ce este Hadoop și care sunt diferitele sale componente și este prima abilitate la care ar trebui să lucrați. Hadoop este un cadru open-source de soluții de date mari și ar trebui să știți despre diferitele soluții disponibile în acest cadru.

În afară de soluțiile prezente în cadru, ar trebui să știți și despre tehnologiile legate de cadru. Cum sunt toate interconectate și ce face ce este imperativ pentru a începe dezvoltarea setului de abilități Hadoop.

2. HDFS

HDFS înseamnă Hadoop Distributed File System și este sistemul de stocare disponibil în Hadoop. HDFS este foarte popular în rândul organizațiilor și întreprinderilor, deoarece le permite să stocheze și să proceseze cantități mari de date la un cost foarte scăzut.

Toate cadrele de procesare disponibile în Hadoop funcționează pe baza HDFS. Aceasta include produse precum MapReduce și Apache Spark.

3. HBază

HBase este o bază de date distribuită non-relațională open-source. Este la fel de important în seturile dvs. de abilități de dezvoltator Hadoop ca și HDFS.

HBase rulează pe HDFS și oferă multe caracteristici. Vă oferă o modalitate tolerantă la erori de stocare a diferitelor seturi de date rare, care sunt destul de comune în numeroase cazuri de utilizare a datelor mari.

HBase este similar cu tabelul mare al Google și oferă acces de citire sau scriere în timp real la date în HDFS.

4. Kafka

În calitate de dezvoltator Hadoop, veți folosi Kafka pentru fluxuri de date în timp real și veți face analize în timp real. De asemenea, vă ajută să colectați cantități mari de date și este folosit în principal cu microservicii în memorie pentru durabilitate.

Kafka oferă caracteristici excelente de replicare și un randament mai mare, prin urmare îl puteți utiliza pentru urmărirea apelurilor de serviciu sau pentru a urmări datele senzorului IoT.

Funcționează bine cu toate instrumentele pe care le-am discutat în această listă, inclusiv Flume, HBase și Spark.

5. Sqoop

Cu Apache Sqoop puteți transfera date între HDFS și servere de baze de date relaționale precum Teradata, MySQL și Postgres. Poate importa date din baze de date relaționale în HDFS și poate exporta date din HDFS în baze de date relaționale.

Sqoop este foarte eficient în transferul de cantități mari de date între Hadoop și soluții externe de stocare a datelor, cum ar fi depozitele de date și bazele de date relaționale.

6. Flume

Apache Flume vă permite să colectați și să transportați cantități uriașe de date în flux, cum ar fi e-mailuri, trafic de rețea, fișiere jurnal și multe altele. Flume este capabil să capteze date în flux de pe mai multe servere web pe HDFS, ceea ce vă simplifică în mod considerabil sarcinile.

În calitate de dezvoltator Hadoop, Flume va fi o parte crucială a setului dvs. de instrumente, deoarece oferă o arhitectură simplă pentru fluxurile de date în flux.

7. Spark SQL

Spark SQL este un modul Spark pentru a efectua prelucrarea structurată a datelor. Are DataFrames, o abstractizare de programare și integrează programarea funcțională Spark cu procesarea relațională, crescând fenomenal viteza sarcinilor de interogare a datelor.

Oferă suport pentru mai multe surse de date și vă permite să combinați interogări SQL cu transformări de cod. Toate aceste motive l-au făcut una dintre cele mai căutate abilități de dezvoltator Hadoop.

8. Apache Spark

Apache Spark este un motor de analiză open-source utilizat pentru procesarea datelor la scară largă. Vă oferă o interfață pentru a programa clustere complete cu toleranță implicită la erori și paralelism de date.

Se rulează în clustere Hadoop prin YARN sau prin modul său independent pentru a procesa date în Cassandra, HDFS, Hive, HBase sau orice format de intrare Hadoop. Spark este necesar deoarece vă permite să rulați aplicații în clustere Hadoop de până la 100 de ori mai rapid în memorie. Fără Spark, lucrul cu cantități mari de date ar fi destul de greoaie.

9. MapReduce

MapReduce este un cadru de programare care vă permite să efectuați procesare paralelă și distribuită pe seturi mari de date într-un mediu distribuit. În timp ce HDFS vă permite să stocați cantități mari de date într-un sistem distribuit, MapReduce vă permite să procesați aceleași date într-un astfel de sistem.

Un program MapReduce are o procedură de mapare și o metodă reduce. Procedura de mapare realizează sortarea și filtrarea, în timp ce metoda reducere realizează operația de rezumat.

10. Apache Oozie

Apache Oozie este o soluție de programare a fluxului de lucru bazată pe server. Vă permite să gestionați joburile Hadoop, iar fluxurile de lucru din Oozie sunt colecții de noduri de acțiune și fluxuri de control.

În calitate de dezvoltator Hadoop, va trebui să utilizați Oozie pentru a defini fluxurile de locuri de muncă și pentru a automatiza procesul de încărcare a datelor în Pig și HDFS.

Oozie este o componentă integrală a stivei Hadoop, iar recrutorii caută această abilitate în seturile de abilități pentru dezvoltatori Hadoop.

11. GraphX

GraphX ​​este un API Apache Spark pe care îl puteți folosi pentru a crea grafice și pentru a efectua calcule paralele cu grafice. Combină procesul ETL (Extract, Transform and Load), calculul grafic iterativ și analiza exploratorie într-o singură soluție, făcându-l extrem de util și versatil.

Pentru a utiliza GraphX ​​trebuie să fiți familiarizat cu Python, Java și Scala. Acceptă doar aceste trei limbaje de programare.

12. Apache Hive

Apache Hive este un proiect software de depozit de date bazat pe Apache Hadoop, care oferă interogare și analiză de date. Interfața sa este destul de similară cu SQL pentru interogarea datelor stocate în mai multe baze de date și sisteme de fișiere care se pot integra cu Hadoop.

Pentru a putea folosi Hive, ar trebui să fii familiarizat cu SQL, deoarece este un instrument bazat pe SQL. Cu ajutorul acestui instrument, puteți procesa datele foarte eficient, deoarece este rapid și scalabil. De asemenea, acceptă partiționarea și compartimentarea pentru a simplifica recuperarea datelor.

13. Mahout

Apache Mahout este un proiect pentru producerea de implementări gratuite ale algoritmilor de învățare automată distribuiți sau scalabili în alt mod. Cu acesta, puteți organiza documente și fișiere în grupuri cu o accesibilitate mai bună.

Mahout este o adăugare recentă la ecosistemul Hadoop, dar devine rapid o abilitate căutată. Îl puteți folosi pentru a extrage recomandări din seturi de date cu mai multă simplitate.

14. Ambari

În calitate de dezvoltator Hadoop, veți folosi Ambari pentru administratorii de sistem pentru a gestiona, furniza și monitoriza clusterele Hadoop. Ambari este un instrument de administrare open-source și vă ajută să urmăriți starea diferitelor aplicații care rulează. Puteți spune că este o soluție de management bazată pe web pentru clusterele Hadoop. De asemenea, oferă un tablou de bord interactiv pentru a vizualiza progresul fiecărei aplicații care rulează pe un cluster Hadoop.

15. Java

Java este printre cele mai populare limbaje de programare de pe planetă. Vă permite să dezvoltați cozi și subiecte Kafka. Va trebui să utilizați Java pentru a proiecta și implementa programe MapReduce pentru procesarea distribuită a datelor.

În calitate de dezvoltator Hadoop, este posibil să fiți nevoit să dezvoltați programe Mapper și Reducer care să îndeplinească cerințele unice ale clienților dvs. Învățarea acestui limbaj de programare este imperativă pentru a deveni un dezvoltator Hadoop.

16. Piton

Python este un limbaj de programare ușor de învățat și extrem de versatil. Sintaxa lui Python este foarte simplă, așa că nu va fi nevoie de mult efort pentru a învăța acest limbaj. Cu toate acestea, are o mulțime de aplicații în Hadoop.

Puteți dezvolta joburi MapReduce, aplicații Spark și componente de scripting utilizând Python.

Cum se dezvoltă seturile de abilități Hadoop?

A deveni un dezvoltator Hadoop poate părea descurajantă. Există multe abilități și domenii de acoperit care pot deveni copleșitoare. Ar trebui să începeți cu puțin și să acoperiți mai întâi elementele de bază. Multe dintre tehnologii sunt legate între ele, așa că învățarea lor în același timp vă va ajuta să progresați mai repede.

Planificați-vă studiile și respectați un program strict pentru a vă asigura că învățați eficient.

Cu toate acestea, toate acestea pot fi foarte provocatoare. De aceea vă recomandăm să urmați un curs de big data. Un curs de date mari ar avea un curriculum structurat care vă învață toate conceptele necesare, pas cu pas.

La upGrad oferim următoarele cursuri de date mari în parteneriat cu IIIT-B. Vă vor învăța despre Hadoop și despre toate tehnologiile conexe cu care ar trebui să fiți familiarizat pentru a deveni dezvoltator Hadoop.

• Diploma PG în Dezvoltare Software Specializare în Big Data

Acest curs de 13 luni este perfect pentru studenții și profesioniștii care doresc să dezvolte abilitățile de dezvoltator Hadoop. Veți studia prin sesiuni online și prelegeri live în timpul acestui program. De asemenea, oferă peste 7 proiecte și studii de caz, astfel încât să puteți aplica ceea ce ați învățat pe parcursul cursului. Până la sfârșitul proiectului, ați fi învățat 14 limbaje și instrumente de programare.

• Certificare PG în Big Data

Acest curs durează doar 7,5 luni și oferă mai mult de 250 de ore de învățare. Trebuie să aveți o diplomă de licență cu 50% sau note de trecere echivalente pentru a fi eligibil pentru acest curs. Cu toate acestea, rețineți că nu aveți nevoie de nicio experiență de codare pentru a vă alătura acestui program. Cursul oferă mentorat personalizat 1:1 de la experți în industria datelor mari și statutul de absolvenți IIIT Bangalore, ca și cursul anterior.

Ambele cursuri sunt online și vă oferă acces la Colțul pentru succesul studenților upGrad. Acolo, primiți feedback personalizat pentru CV, consiliere în carieră, sprijin pentru plasare și mentorat dedicat pentru a vă ajuta să vă începeți cariera.

Consultați celelalte cursuri ale noastre de inginerie software la upGrad.

Concluzie

Adăugarea acestor abilități la seturile tale de abilități Hadoop poate părea destul de provocatoare, dar cu mentalitatea, pregătirea și resursele potrivite, devine ușor.

Care abilitate crezi că este cel mai ușor de dezvoltat pe lista noastră? Care este cel mai dificil? Împărtășește-ți răspunsurile în secțiunea de comentarii de mai jos.