ทักษะนักพัฒนา Hadoop 16 อันดับแรกที่คุณควรเชี่ยวชาญในปี 2021

บิ๊กดาต้ากำลังครองโลก และด้วยเหตุนี้ ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Hadoop จึงเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

หนึ่งในบทบาทที่โดดเด่นที่สุดในอุตสาหกรรมนี้คือนักพัฒนา Hadoop และเราจะครอบคลุมทักษะที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนา Hadoop ที่คุณต้องพัฒนาเพื่อเข้าสู่สาขานี้ แต่ก่อนอื่น มาค้นพบว่าทำไมคุณควรประกอบอาชีพในสาขานี้:

ทำไมต้องเป็นนักพัฒนา Hadoop?

Hadoop เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด นอกจากนี้ ปริมาณข้อมูลที่เราสร้างขึ้นทุกวันก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน เนื่องจากเราทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีได้มากขึ้น

การเติบโตของข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อเท็จจริงสำคัญบางส่วนที่เน้นย้ำถึงปริมาณข้อมูลที่เราสร้างขึ้นทุกวันมีดังนี้

• ผู้คนส่งทวีต 500 ล้านทวีต
• ข้อมูล 4 เพตะไบต์ถูกสร้างขึ้นบน Facebook
• มีการค้นหา 5 พันล้านครั้ง
• และมีการส่งข้อความถึง 65 พันล้านข้อความบน WhatsApp

( ที่มา )

ข้อมูลทั้งหมดนี้มีประโยชน์มาก และวิธีที่ดีที่สุดในการใช้งานคือการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ นั่นเป็นสาเหตุที่ความต้องการนักพัฒนา Hadoop เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว องค์กรต้องการผู้เชี่ยวชาญที่สามารถใช้ Hadoop และส่วนประกอบต่างๆ ในการจัดการโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ได้

การเป็นนักพัฒนา Hadoop จะช่วยให้คุณสามารถตอบสนองความต้องการของบริษัทต่างๆ และช่วยให้พวกเขาใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ขอบเขตที่สดใส

ในปี 2018 ตลาด Big Data และการวิเคราะห์ธุรกิจ ทั่วโลก อยู่ที่ 169 พันล้านดอลลาร์ และภายในปี 2565 คาดว่าจะสูงถึง 274 พันล้านดอลลาร์ นี่แสดงให้เห็นว่าขอบเขตของข้อมูลขนาดใหญ่และ Hadoop นั้นสดใสมาก และเมื่อตลาดเติบโตขึ้น ความต้องการมืออาชีพที่มีทักษะ Hadoop ก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

ยังมีผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล (รวมถึงนักพัฒนา Hadoop) ที่ขาดแคลนอยู่เป็นจำนวนมากทั่วโลก ในการสำรวจโดย Quanthub เมื่อพวกเขาถามบริษัทต่างๆ ว่าชุดทักษะใดหายากที่สุด 35% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าเป็นวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์

ตลาดขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถ ดังนั้นตอนนี้จึงเป็นเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการเข้าสู่วงการนี้

การจ่ายที่น่าดึงดูด

Hadoop เสนอโอกาสในการทำงานที่น่าสนใจที่สุดในแง่ของค่าจ้างและโอกาสในการเติบโต เงินเดือน เฉลี่ยของนักพัฒนา Hadoop ที่ใหม่กว่า มีตั้งแต่ INR 2.5 แสนต่อปี ถึง INR 3.8 แสนต่อปี นักพัฒนา Hadoop ที่มีประสบการณ์จะได้รับสูงถึง INR 50 แสนต่อปี

อย่างที่คุณเห็น การเป็นนักพัฒนา Hadoop มีประโยชน์มากมาย ตอนนี้เราได้กล่าวถึงเหตุผลที่คุณควรประกอบอาชีพในสาขานี้แล้ว มาพูดคุยกันถึงทักษะที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนา Hadoop กัน

ทักษะนักพัฒนา Hadoop อันดับต้นๆ

1. ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ Hadoop

คุณต้องคุ้นเคยกับพื้นฐานของ Hadoop การทำความเข้าใจว่า Hadoop คืออะไรและองค์ประกอบต่างๆ ของ Hadoop คืออะไรจึงเป็นสิ่งจำเป็น และเป็นทักษะแรกที่คุณควรทำ Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สของโซลูชันบิ๊กดาต้า และคุณควรทราบเกี่ยวกับโซลูชันต่างๆ ที่มีอยู่ในเฟรมเวิร์กนี้

นอกเหนือจากโซลูชันที่มีอยู่ในกรอบงาน คุณควรทราบเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับกรอบงานด้วย พวกเขาทั้งหมดเชื่อมต่อถึงกันอย่างไรและมีความจำเป็นอย่างไรในการเริ่มพัฒนาชุดทักษะ Hadoop

2. HDFS

HDFS ย่อมาจาก Hadoop Distributed File System และเป็นระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีอยู่ใน Hadoop HDFS เป็นที่นิยมกันอย่างแพร่หลายในหมู่องค์กรและองค์กรต่างๆ เนื่องจากช่วยให้สามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลปริมาณมากได้ในราคาประหยัด

กรอบการประมวลผลทั้งหมดที่มีอยู่ใน Hadoop ทำงานบน HDFS ซึ่งรวมถึงไลค์ของ MapReduce และ Apache Spark

3. HBase

HBase เป็นฐานข้อมูลแบบกระจายแบบไม่สัมพันธ์กันแบบโอเพนซอร์ส ชุดทักษะนักพัฒนา Hadoop ของคุณมีความสำคัญพอๆ กับ HDFS

HBase ทำงานบน HDFS และมีคุณสมบัติมากมาย ช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บชุดข้อมูลที่กระจัดกระจายต่างๆ ได้ ซึ่งเป็นเรื่องปกติในกรณีการใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมาก

HBase คล้ายกับตารางขนาดใหญ่ของ Google และให้การเข้าถึงข้อมูลแบบอ่านหรือเขียนแบบเรียลไทม์ใน HDFS

4. คาฟคา

ในฐานะนักพัฒนา Hadoop คุณจะใช้ Kafka สำหรับสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์และทำการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลจำนวนมากและส่วนใหญ่จะใช้กับไมโครเซอร์วิสในหน่วยความจำเพื่อความทนทาน

Kafka มีคุณสมบัติการจำลองแบบที่ยอดเยี่ยมและปริมาณงานที่สูงขึ้น ดังนั้นคุณสามารถใช้เพื่อติดตามการเรียกใช้บริการหรือติดตามข้อมูลเซ็นเซอร์ IoT

ทำงานได้ดีกับเครื่องมือทั้งหมดที่เราได้กล่าวถึงในรายการนี้ รวมทั้ง Flume, HBase และ Spark

5. Sqoop

ด้วย Apache Sqoop คุณสามารถถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง HDFS และเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น Teradata, MySQL และ Postgres สามารถนำเข้าข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ไปยัง HDFS และส่งออกข้อมูลจาก HDFS ไปยังฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

Sqoop มีประสิทธิภาพสูงในการถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมากระหว่าง Hadoop และโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลภายนอก เช่น คลังข้อมูลและฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

6. ฟลูม

Apache Flume ช่วยให้คุณสามารถรวบรวมและขนส่งข้อมูลการสตรีมจำนวนมาก เช่น อีเมล การรับส่งข้อมูลเครือข่าย ไฟล์บันทึก และอื่นๆ อีกมากมาย Flume สามารถบันทึกข้อมูลการสตรีมจากเว็บเซิร์ฟเวอร์หลายตัวไปยัง HDFS ซึ่งทำให้งานของคุณง่ายขึ้นมาก

ในฐานะนักพัฒนา Hadoop Flume จะเป็นส่วนสำคัญของชุดเครื่องมือของคุณ เนื่องจากมีสถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายสำหรับการสตรีมข้อมูลแบบสตรีม

7. Spark SQL

Spark SQL เป็นโมดูล Spark เพื่อดำเนินการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้าง มี DataFrames ซึ่งเป็นโปรแกรมที่เป็นนามธรรม และรวมการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชันของ Spark เข้ากับการประมวลผลเชิงสัมพันธ์ เพิ่มความเร็วของงานการสืบค้นข้อมูลอย่างน่าอัศจรรย์

มันให้การสนับสนุนแหล่งข้อมูลหลายแหล่งและช่วยให้คุณสามารถสานการสืบค้น SQL ด้วยการแปลงรหัส เหตุผลทั้งหมดเหล่านี้ทำให้มันเป็นหนึ่งในทักษะสำหรับนักพัฒนา Hadoop ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด

8. Apache Spark

Apache Spark เป็นเครื่องมือวิเคราะห์โอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ มีอินเทอร์เฟซสำหรับตั้งโปรแกรมคลัสเตอร์ทั้งหมดที่มีความทนทานต่อข้อผิดพลาดโดยนัยและความเท่าเทียมกันของข้อมูล

มันทำงานในคลัสเตอร์ Hadoop ผ่าน YARN หรือผ่านโหมดสแตนด์อโลนเพื่อประมวลผลข้อมูลใน Cassandra, HDFS, Hive, HBase หรือ Hadoop InputFormat Spark เป็นสิ่งจำเป็นเพราะช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้แอปพลิเคชันในคลัสเตอร์ Hadoop ได้เร็วกว่าในหน่วยความจำถึง 100 เท่า หากไม่มี Spark การทำงานกับข้อมูลจำนวนมากจะค่อนข้างยุ่งยาก

9. MapReduce

MapReduce เป็นเฟรมเวิร์กการเขียนโปรแกรมที่ให้คุณดำเนินการประมวลผลแบบขนานและแบบกระจายบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย แม้ว่า HDFS จะอนุญาตให้คุณจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในระบบแบบกระจาย แต่ MapReduce ให้คุณประมวลผลข้อมูลเดียวกันในระบบดังกล่าวได้

โปรแกรม MapReduce มีขั้นตอนการทำแผนที่และวิธีการลดขนาด ขั้นตอนการทำแผนที่ดำเนินการเรียงลำดับและกรองในขณะที่วิธีการลดดำเนินการสรุป

10. Apache Oozie

Apache Oozie เป็นโซลูชันการจัดกำหนดการเวิร์กโฟลว์บนเซิร์ฟเวอร์ ช่วยให้คุณจัดการงาน Hadoop และเวิร์กโฟลว์ใน Oozie คือชุดของโหนดการดำเนินการและโฟลว์การควบคุม

ในฐานะนักพัฒนา Hadoop คุณจะต้องใช้ Oozie เพื่อกำหนดกระแสงานและทำให้กระบวนการโหลดข้อมูลเข้าสู่ Pig และ HDFS เป็นไปโดยอัตโนมัติ

Oozie เป็นองค์ประกอบสำคัญของสแต็ค Hadoop และนายหน้ามองหาทักษะนี้ในชุดทักษะสำหรับนักพัฒนา Hadoop

11. GraphX

GraphX ​​คือ API ของ Apache Spark ที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างกราฟและดำเนินการคำนวณแบบกราฟคู่ขนาน เป็นการรวมกระบวนการ ETL (แยก แปลง และโหลด) การคำนวณกราฟแบบวนซ้ำ และการวิเคราะห์เชิงสำรวจในโซลูชันเดียว ทำให้มีประโยชน์และหลากหลาย

ในการใช้ GraphX ​​คุณต้องคุ้นเคยกับ Python, Java และ Scala รองรับเฉพาะภาษาโปรแกรมสามภาษานี้เท่านั้น

12. Apache Hive

Apache Hive เป็นโครงการซอฟต์แวร์คลังข้อมูลที่ใช้ Apache Hadoop ที่ให้การสืบค้นข้อมูลและการวิเคราะห์ อินเทอร์เฟซค่อนข้างคล้ายกับ SQL สำหรับการสืบค้นข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลและระบบไฟล์ต่างๆ ที่สามารถรวมเข้ากับ Hadoop ได้

เพื่อให้สามารถใช้ Hive ได้ คุณควรคุ้นเคยกับ SQL เพราะเป็นเครื่องมือที่ใช้ SQL ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือนี้ คุณสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพเนื่องจากมีความรวดเร็วและสามารถปรับขนาดได้ นอกจากนี้ยังรองรับการแบ่งพาร์ติชั่นและการฝากข้อมูลเพื่อทำให้การดึงข้อมูลง่ายขึ้น

13. ควาญ

Apache Mahout เป็นโครงการสำหรับสร้างการใช้งานอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจายหรือแบบปรับขนาดได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถจัดระเบียบเอกสารและไฟล์ในกลุ่มที่มีการเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

ควาญช้างเป็นส่วนเสริมล่าสุดของระบบนิเวศ Hadoop แต่กลายเป็นทักษะที่เป็นที่ต้องการอย่างรวดเร็ว คุณสามารถใช้เพื่อดึงคำแนะนำจากชุดข้อมูลได้ง่ายขึ้น

14. แอมบารี

ในฐานะนักพัฒนา Hadoop คุณจะใช้ Ambari สำหรับผู้ดูแลระบบเพื่อจัดการ จัดเตรียม และตรวจสอบคลัสเตอร์ Hadoop Ambari เป็นเครื่องมือดูแลระบบโอเพ่นซอร์สและช่วยให้คุณติดตามสถานะของแอปพลิเคชันที่ทำงานอยู่ต่างๆ คุณสามารถพูดได้ว่าเป็นโซลูชันการจัดการบนเว็บสำหรับคลัสเตอร์ Hadoop นอกจากนี้ยังมีแดชบอร์ดแบบโต้ตอบเพื่อแสดงภาพความคืบหน้าของทุกแอปพลิเคชันที่ทำงานบนคลัสเตอร์ Hadoop

15. ชวา

Java เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก ช่วยให้คุณพัฒนาคิวและหัวข้อของ Kafka คุณจะต้องใช้ Java เพื่อออกแบบและใช้งานโปรแกรม MapReduce สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบกระจาย

ในฐานะนักพัฒนา Hadoop คุณอาจต้องพัฒนาโปรแกรม Mapper และ Reducer ที่ตรงตามข้อกำหนดเฉพาะของลูกค้าของคุณ การเรียนรู้ภาษาการเขียนโปรแกรมนี้มีความจำเป็นในการเป็นนักพัฒนา Hadoop

16. งูหลาม

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่เรียนรู้ได้ง่ายและใช้งานได้หลากหลาย ไวยากรณ์ของ Python นั้นง่ายมาก ดังนั้นจึงไม่ต้องใช้ความพยายามมากในการเรียนรู้ภาษานี้ อย่างไรก็ตาม มีแอปพลิเคชั่นมากมายใน Hadoop

คุณสามารถพัฒนางาน MapReduce แอปพลิเคชัน Spark และส่วนประกอบสคริปต์ได้โดยใช้ Python

จะพัฒนาชุดทักษะ Hadoop ได้อย่างไร?

การเป็นนักพัฒนา Hadoop อาจดูน่ากลัว มีทักษะและพื้นที่มากมายที่จะครอบคลุมที่สามารถครอบงำได้ คุณควรเริ่มต้นเล็ก ๆ และครอบคลุมพื้นฐานก่อน เทคโนโลยีหลายอย่างมีความเกี่ยวข้องกัน ดังนั้นการเรียนรู้ในเวลาเดียวกันจะช่วยให้คุณก้าวหน้าเร็วขึ้น

วางแผนการเรียนและปฏิบัติตามตารางเวลาที่เข้มงวดเพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อย่างไรก็ตาม ทั้งหมดนี้อาจเป็นสิ่งที่ท้าทายมาก นั่นเป็นเหตุผลที่เราแนะนำให้เรียนหลักสูตรข้อมูลขนาดใหญ่ หลักสูตรข้อมูลขนาดใหญ่จะมีหลักสูตรที่มีโครงสร้างซึ่งจะสอนแนวคิดที่จำเป็นทั้งหมดในลักษณะทีละขั้นตอน

พวกเราที่ upGrad เสนอหลักสูตร Big Data ต่อไปนี้ร่วมกับ IIIT-B พวกเขาจะสอนคุณเกี่ยวกับ Hadoop และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องทั้งหมดที่คุณควรรู้เพื่อเป็นนักพัฒนา Hadoop

• ประกาศนียบัตร PG ด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์เฉพาะทางใน Big Data

หลักสูตร 13 เดือนนี้เหมาะสำหรับนักเรียนและคนทำงานที่ต้องการพัฒนาทักษะนักพัฒนา Hadoop คุณจะได้เรียนผ่านเซสชันออนไลน์และการบรรยายสดระหว่างโปรแกรมนี้ นอกจากนี้ยังมีโครงการมากกว่า 7 โครงการและกรณีศึกษาเพื่อให้คุณสามารถประยุกต์ใช้สิ่งที่คุณได้เรียนรู้ตลอดหลักสูตร เมื่อสิ้นสุดโครงการ คุณจะได้เรียนรู้ภาษาโปรแกรมและเครื่องมือ 14 ภาษา

• การรับรอง PG ใน Big Data

หลักสูตรนี้ใช้เวลาเพียง 7.5 เดือนและให้การเรียนรู้มากกว่า 250 ชั่วโมง คุณต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีด้วยคะแนน 50% หรือคะแนนผ่านเทียบเท่าจึงจะมีสิทธิ์ได้รับหลักสูตรนี้ อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่าคุณไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ดใดๆ เพื่อเข้าร่วมโปรแกรมนี้ หลักสูตรนี้เสนอการให้คำปรึกษาแบบตัวต่อตัวแบบ 1:1 จากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมบิ๊กดาต้าและสถานะศิษย์เก่า IIIT Bangalore เช่นเดียวกับหลักสูตรก่อนหน้านี้

หลักสูตรทั้งสองนี้ออนไลน์และให้คุณเข้าถึงมุมความสำเร็จของนักเรียนของ upGrad คุณจะได้รับข้อเสนอแนะประวัติย่อส่วนบุคคล การให้คำปรึกษาด้านอาชีพ การสนับสนุนตำแหน่ง และการให้คำปรึกษาโดยเฉพาะเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นอาชีพการงานของคุณ

ตรวจสอบหลักสูตรวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ ของเราที่ upGrad

บทสรุป

การเพิ่มทักษะเหล่านี้ไปยังชุดทักษะ Hadoop ของคุณอาจดูค่อนข้างท้าทาย แต่ด้วยความคิด การเตรียมตัว และทรัพยากรที่ถูกต้อง จะกลายเป็นเรื่องง่าย

ทักษะใดที่คุณคิดว่าพัฒนาง่ายที่สุดในรายการของเรา อันไหนยากที่สุด? แบ่งปันคำตอบของคุณในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง