16 лучших навыков разработчика Hadoop, которыми вы должны овладеть в 2021 году

Большие данные захватывают мир, и в результате спрос на профессионалов Hadoop соответственно растет.

Одна из наиболее заметных ролей в этой отрасли — разработчик Hadoop, и мы рассмотрим необходимые навыки разработчика Hadoop, которые вы должны развить, чтобы войти в эту область. Но сначала давайте выясним, почему вы должны сделать карьеру в этой области:

Зачем становиться разработчиком Hadoop?

Hadoop — одна из самых популярных технологий больших данных. Более того, количество данных, которые мы генерируем каждый день, также увеличивается, поскольку мы делаем технологии более доступными для всех.

Рост больших данных

Вот несколько важных фактов, которые подчеркивают количество данных, которые мы генерируем каждый день:

• Люди отправляют 500 миллионов твитов
• В Facebook создается 4 петабайта данных
• 5 миллиардов поисковых запросов
• И в WhatsApp отправляется 65 миллиардов сообщений.

( Источник )

Все эти данные очень полезны, и лучший способ их использования — реализация больших данных. Вот почему спрос на разработчиков Hadoop быстро растет. Организациям нужны профессионалы, которые могут использовать Hadoop и его многочисленные компоненты для управления проектами по работе с большими данными.

Став разработчиком Hadoop, вы сможете удовлетворить эту потребность компаний и помочь им эффективно использовать большие данные.

Яркий объем

В 2018 году мировой рынок больших данных и бизнес-аналитики составил 169 миллиардов долларов, а к 2022 году он, по оценкам, достигнет 274 миллиардов долларов. Это показывает, что возможности больших данных и Hadoop очень велики, и по мере роста рынка спрос на профессионалов с набором навыков Hadoop будет соответственно увеличиваться.

Во всем мире также ощущается огромная нехватка специалистов по обработке и анализу данных (включая разработчиков Hadoop). В опросе, проведенном Quanthub , когда они спросили компании, для какой группы навыков труднее всего найти таланты, 35% респондентов ответили, что это наука о данных и аналитика.

На рынке не хватает талантливых специалистов, поэтому сейчас самое время войти в эту сферу.

Привлекательная оплата

Hadoop предлагает одну из самых привлекательных перспектив работы с точки зрения оплаты и возможностей роста. Средняя зарплата нового разработчика Hadoop колеблется от 2,5 лакха индийских рупий в год до 3,8 лакха индийских рупий в год. Опытные разработчики Hadoop зарабатывают до 50 лакхов индийских рупий в год.

Как видите, у разработчика Hadoop есть много преимуществ. Теперь, когда мы рассмотрели причины, по которым вам следует продолжить карьеру в этой области, давайте обсудим необходимые навыки разработчика Hadoop.

Лучшие навыки разработчика Hadoop

1. Основы Hadoop

Вы должны быть знакомы с основами Hadoop. Понимание того, что такое Hadoop и каковы его различные компоненты, необходимо, и это первый навык, над которым вам следует поработать. Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом для решений для больших данных, и вы должны знать о различных решениях, доступных в этой среде.

Помимо решений, представленных в фреймворке, вы также должны знать о технологиях, связанных с фреймворком. Как все они взаимосвязаны и что необходимо для начала разработки наборов навыков Hadoop.

2. HDFS

HDFS означает распределенную файловую систему Hadoop и представляет собой систему хранения, доступную в Hadoop. HDFS широко популярен среди организаций и предприятий, поскольку позволяет им хранить и обрабатывать большие объемы данных при очень низких затратах.

Все платформы обработки, доступные в Hadoop, работают поверх HDFS. Это включает в себя подобные MapReduce и Apache Spark.

3. HBase

HBase — это нереляционная распределенная база данных с открытым исходным кодом. Это так же важно для ваших навыков разработчика Hadoop, как и HDFS.

HBase работает поверх HDFS и предлагает множество функций. Это дает вам отказоустойчивый способ хранения различных разреженных наборов данных, которые довольно распространены во многих случаях использования больших данных.

HBase похож на большую таблицу Google и предлагает доступ для чтения или записи к данным в HDFS в режиме реального времени.

4. Кафка

Как разработчик Hadoop вы будете использовать Kafka для потоков данных в реальном времени и выполнять анализ в реальном времени. Он также помогает собирать большие объемы данных и в основном используется с микросервисами в памяти для обеспечения надежности.

Kafka предлагает отличные характеристики репликации и более высокую пропускную способность, поэтому вы можете использовать ее для отслеживания вызовов службы или отслеживания данных датчиков IoT.

Он хорошо работает со всеми инструментами, которые мы обсуждали в этом списке, включая Flume, HBase и Spark.

5. Скуп

С помощью Apache Sqoop вы можете передавать данные между HDFS и серверами реляционных баз данных, такими как Teradata, MySQL и Postgres. Он может импортировать данные из реляционных баз данных в HDFS и экспортировать данные из HDFS в реляционные базы данных.

Sqoop очень эффективен при передаче больших объемов данных между Hadoop и внешними решениями для хранения данных, такими как хранилища данных и реляционные базы данных.

6. Лоток

Apache Flume позволяет собирать и передавать огромное количество потоковых данных, таких как электронные письма, сетевой трафик, файлы журналов и многое другое. Flume может захватывать потоковые данные с нескольких веб-серверов в HDFS, что значительно упрощает ваши задачи.

Как разработчику Hadoop, Flume станет важной частью вашего набора инструментов, поскольку он предлагает простую архитектуру для потоковых потоков данных.

7. Искра SQL

Spark SQL — это модуль Spark для обработки структурированных данных. Он имеет DataFrames, программную абстракцию, и он объединяет функциональное программирование Spark с реляционной обработкой, феноменально увеличивая скорость задач запроса данных.

Он предлагает поддержку нескольких источников данных и позволяет объединять SQL-запросы с преобразованиями кода. Все эти причины сделали его одним из самых востребованных навыков разработчика Hadoop.

8. Апач Искра

Apache Spark — это аналитический механизм с открытым исходным кодом, используемый для крупномасштабной обработки данных. Он предлагает вам интерфейс для программирования полных кластеров с неявной отказоустойчивостью и параллелизмом данных.

Он работает в кластерах Hadoop через YARN или в автономном режиме для обработки данных в Cassandra, HDFS, Hive, HBase или любом формате ввода Hadoop. Spark необходим, потому что он позволяет запускать приложения в кластерах Hadoop в памяти до 100 раз быстрее. Без Spark работа с большими объемами данных была бы довольно громоздкой.

9. MapReduce

MapReduce — это среда программирования, позволяющая выполнять параллельную и распределенную обработку больших наборов данных в распределенной среде. В то время как HDFS позволяет хранить большие объемы данных в распределенной системе, MapReduce позволяет обрабатывать те же данные в такой системе.

Программа MapReduce имеет процедуру сопоставления и метод сокращения. Процедура сопоставления выполняет сортировку и фильтрацию, а метод сокращения выполняет операцию суммирования.

10. Апач Узи

Apache Oozie — это серверное решение для планирования рабочих процессов. Он позволяет управлять заданиями Hadoop, а рабочие процессы в Oozie представляют собой наборы узлов действий и потоков управления.

Как разработчику Hadoop вам придется использовать Oozie для определения потоков заданий и автоматизации процесса загрузки данных в Pig и HDFS.

Oozie является неотъемлемым компонентом стека Hadoop, и рекрутеры ищут этот навык в наборах навыков разработчика Hadoop.

11. ГрафикX

GraphX ​​— это API-интерфейс Apache Spark, который можно использовать для создания графиков и выполнения вычислений, параллельных графу. Он сочетает в себе процесс ETL (извлечение, преобразование и загрузка), итеративный расчет графа и исследовательский анализ в одном решении, что делает его очень полезным и универсальным.

Чтобы использовать GraphX, вы должны быть знакомы с Python, Java и Scala. Он поддерживает только эти три языка программирования.

12. Апачский улей

Apache Hive — это программный проект хранилища данных, основанный на Apache Hadoop, который обеспечивает запрос и анализ данных. Его интерфейс очень похож на SQL для запроса данных, хранящихся в нескольких базах данных и файловых системах, которые можно интегрировать с Hadoop.

Чтобы иметь возможность использовать Hive, вы должны быть знакомы с SQL, поскольку это инструмент на основе SQL. С помощью этого инструмента вы можете очень эффективно обрабатывать данные, поскольку он быстрый и масштабируемый. Он также поддерживает секционирование и группирование для упрощения поиска данных.

13. Махаут

Apache Mahout — это проект по созданию бесплатных реализаций распределенных или иным образом масштабируемых алгоритмов машинного обучения. С его помощью вы можете организовывать документы и файлы в кластеры с лучшей доступностью.

Mahout — недавнее дополнение к экосистеме Hadoop, но быстро становится востребованным навыком. Вы можете использовать его для более простого извлечения рекомендаций из наборов данных.

14. Амбари

Как разработчик Hadoop, вы будете использовать Ambari для системных администраторов, чтобы управлять кластерами Hadoop, выделять их и отслеживать их. Ambari — это инструмент администрирования с открытым исходным кодом, который помогает отслеживать состояние различных запущенных приложений. Можно сказать, что это веб-решение для управления кластерами Hadoop. Он также предлагает интерактивную панель мониторинга для визуализации хода выполнения каждого приложения, работающего в кластере Hadoop.

15. Ява

Java — один из самых популярных языков программирования на планете. Это позволяет вам разрабатывать очереди и темы Kafka. Вам придется использовать Java для разработки и реализации программ MapReduce для распределенной обработки данных.

Как разработчику Hadoop вам, возможно, придется разрабатывать программы Mapper и Reducer, отвечающие уникальным требованиям ваших клиентов. Изучение этого языка программирования обязательно, чтобы стать разработчиком Hadoop.

16. Питон

Python — это простой в освоении и очень универсальный язык программирования. Синтаксис Python очень прост, поэтому изучение этого языка не займет много времени. Тем не менее, у него есть множество приложений в Hadoop.

С помощью Python можно разрабатывать задания MapReduce, приложения Spark и компоненты сценариев.

Как разработать наборы навыков Hadoop?

Стать разработчиком Hadoop может показаться сложной задачей. Есть много навыков и областей, которые могут быть непосильными. Вы должны начать с малого и сначала охватить основы. Многие технологии связаны друг с другом, поэтому их одновременное изучение поможет вам быстрее прогрессировать.

Планируйте свое обучение и придерживайтесь строгого расписания, чтобы учиться эффективно.

Однако все это может оказаться очень сложным. Вот почему мы рекомендуем пройти курс по работе с большими данными. Курс по большим данным будет иметь структурированную учебную программу, которая шаг за шагом обучает вас всем необходимым понятиям.

Мы в upGrad предлагаем следующие курсы по работе с большими данными в партнерстве с IIIT-B. Они расскажут вам о Hadoop и всех связанных с ним технологиях, с которыми вы должны быть знакомы, чтобы стать разработчиком Hadoop.

• Диплом PG в области разработки программного обеспечения, специализация в области больших данных

Этот 13-месячный курс идеально подходит для студентов и работающих профессионалов, которые хотят развить навыки разработчика Hadoop. Во время этой программы вы будете учиться на онлайн-сессиях и живых лекциях. Он также предлагает более 7 проектов и тематических исследований, чтобы вы могли применять то, чему научились на протяжении всего курса. К концу проекта вы изучите 14 языков программирования и инструментов.

• Сертификация PG в области больших данных

Этот курс длится всего 7,5 месяцев и предлагает более 250 часов обучения. Вы должны иметь степень бакалавра с 50% или эквивалентными проходными баллами, чтобы иметь право на этот курс. Однако обратите внимание, что вам не нужен опыт программирования, чтобы присоединиться к этой программе. Курс предлагает индивидуальное наставничество 1:1 от экспертов индустрии больших данных и статус выпускника IIIT Bangalore, как и предыдущий курс.

Оба этих курса доступны в режиме онлайн и дают вам доступ к «Уголку студенческого успеха» upGrad. Там вы получите персональные отзывы о резюме, консультации по вопросам карьеры, поддержку при трудоустройстве и специальное наставничество, которое поможет вам начать свою карьеру.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.

Заключение

Добавление этих навыков в ваши наборы навыков Hadoop может показаться довольно сложным, но при правильном мышлении, подготовке и ресурсах это становится очень просто.

Как вы думаете, какой навык из нашего списка легче всего развить? Какой из них самый сложный? Поделитесь своими ответами в разделе комментариев ниже.