2021'de Ustalaşmanız Gereken En İyi 16 Hadoop Geliştirici Becerisi

Büyük veri dünyayı ele geçiriyor ve sonuç olarak Hadoop profesyonellerine olan talep de buna bağlı olarak artıyor.

Bu sektördeki en belirgin rollerden biri Hadoop geliştiricisidir ve bu alana girmek için geliştirmeniz gereken gerekli Hadoop geliştirici becerilerini ele alacağız. Ama önce, neden bu alanda kariyer yapmanız gerektiğini ortaya çıkaralım:

Neden Hadoop Geliştiricisi Olmalısınız?

Hadoop, en popüler büyük veri teknolojileri arasındadır. Ayrıca, teknolojiyi herkes için daha erişilebilir hale getirdiğimiz için her gün ürettiğimiz veri miktarı da artıyor.

Büyük Verinin Büyümesi

Her gün ürettiğimiz veri miktarını vurgulayan bazı önemli gerçekler şunlardır:

• İnsanlar 500 milyon tweet gönderiyor
• Facebook'ta 4 petabayt veri oluşturuldu
• 5 milyar arama yapıldı
• Ve WhatsApp'ta 65 milyar mesaj gönderiliyor

( Kaynak )

Tüm bu veriler çok kullanışlıdır ve onu kullanmanın en iyi yolu büyük veri uygulamalarıdır. Bu yüzden Hadoop geliştiricilerine olan talep hızla artıyor. Kuruluşlar, büyük veri projelerini yönetmek için Hadoop'u ve sayısız bileşenini kullanabilen profesyoneller ister.

Hadoop geliştiricisi olmak, şirketlerin bu ihtiyacını karşılamanıza ve büyük verileri etkin bir şekilde kullanmalarına yardımcı olacaktır.

Parlak Kapsam

2018 yılında küresel Büyük Veri ve iş analitiği pazarı 169 milyar dolar olarak gerçekleşti ve 2022 yılına kadar 274 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu, büyük veri ve Hadoop'un kapsamının çok parlak olduğunu ve pazar büyüdükçe Hadoop becerilerine sahip profesyonellere olan talebin de buna bağlı olarak artacağını gösteriyor.

Ayrıca dünya çapında (Hadoop geliştiricileri dahil) büyük bir veri bilimi uzmanı sıkıntısı var. Quanthub tarafından yapılan bir ankette , şirketlere hangi beceri setinin yetenek bulmanın en zor olduğu sorulduğunda, katılımcıların %35'i bunun veri bilimi ve analitiği olduğunu söyledi.

Pazarda yetenekli profesyoneller sıkıntısı var, bu yüzden şimdi bu alana girmenin tam zamanı.

Cazip Ücret

Hadoop, ücret ve büyüme fırsatları açısından en çekici iş fırsatlarından birini sunuyor. Daha taze bir Hadoop geliştiricisinin ortalama maaşı, yıllık INR 2.5 lakh ile yıllık INR 3.8 lakh arasında değişmektedir. Deneyimli Hadoop geliştiricileri yılda 50 bin INR'ye kadar kazanıyor.

Gördüğünüz gibi, Hadoop geliştiricisi olmanın birçok faydası var. Artık bu alanda kariyer yapmanızın nedenlerini ele aldığımıza göre, gerekli Hadoop geliştirici becerilerini tartışalım.

En İyi Hadoop Geliştirici Becerileri

1. Hadoop Temelleri

Hadoop'un temellerine aşina olmalısınız. Hadoop'un ne olduğunu ve çeşitli bileşenlerinin neler olduğunu anlamak gereklidir ve üzerinde çalışmanız gereken ilk beceri budur. Hadoop, büyük veri çözümlerinin açık kaynaklı bir çerçevesidir ve bu çerçevede mevcut olan farklı çözümler hakkında bilgi sahibi olmalısınız.

Çerçevede bulunan çözümlerin yanı sıra çerçeve ile ilgili teknolojiler hakkında da bilgi sahibi olmalısınız. Hepsinin nasıl birbirine bağlı olduğu ve Hadoop beceri setlerini geliştirmeye başlamak için neyin zorunlu olduğu.

2. HDFS

HDFS, Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi anlamına gelir ve Hadoop'ta bulunan depolama sistemidir. HDFS, büyük miktarda veriyi çok düşük bir maliyetle depolamasına ve işlemesine izin verdiği için kuruluşlar ve kuruluşlar arasında oldukça popülerdir.

Hadoop'ta bulunan tüm işleme çerçeveleri, HDFS'nin üzerinde çalışır. Bu, MapReduce ve Apache Spark'ın beğenilerini içerir.

3. HBase

HBase, açık kaynaklı, ilişkisel olmayan dağıtılmış bir veritabanıdır. Hadoop geliştirici beceri kümelerinizde HDFS kadar önemlidir.

HBase, HDFS'nin üzerinde çalışır ve birçok özellik sunar. Çok sayıda büyük veri kullanım durumunda oldukça yaygın olan çeşitli seyrek veri kümelerini depolamanın hataya dayanıklı bir yolunu sunar.

HBase, Google'ın büyük tablosuna benzer ve HDFS'deki verilere gerçek zamanlı okuma veya yazma erişimi sunar.

4. Kafka

Bir Hadoop geliştiricisi olarak, gerçek zamanlı veri akışları için Kafka'yı kullanacak ve gerçek zamanlı analiz yapacaksınız. Ayrıca büyük miktarda veri toplamanıza yardımcı olur ve dayanıklılık için öncelikle bellek içi mikro hizmetlerle birlikte kullanılır.

Kafka, mükemmel çoğaltma özellikleri ve daha yüksek verim sunar, bu nedenle hizmet çağrılarını izlemek veya IoT sensör verilerini izlemek için kullanabilirsiniz.

Flume, HBase ve Spark dahil olmak üzere bu listede tartıştığımız tüm araçlarla iyi çalışır.

5. Sqoop

Apache Sqoop ile HDFS ile Teradata, MySQL ve Postgres gibi ilişkisel veritabanı sunucuları arasında veri aktarabilirsiniz. İlişkisel veritabanlarından HDFS'ye veri alabilir ve HDFS'den ilişkisel veritabanlarına veri aktarabilir.

Sqoop, Hadoop ile veri ambarları ve ilişkisel veritabanları gibi harici veri depolama çözümleri arasında büyük miktarda veri aktarımında oldukça verimlidir.

6. Kanal

Apache Flume, e-postalar, ağ trafiği, günlük dosyaları ve çok daha fazlası gibi büyük miktarlarda akış verisini toplamanıza ve aktarmanıza olanak tanır. Flume, birden çok web sunucusundan HDFS'ye akış verilerini yakalayarak görevlerinizi önemli ölçüde basitleştirir.

Bir Hadoop geliştiricisi olarak Flume, akış veri akışları için basit bir mimari sunduğundan araç setinizin çok önemli bir parçası olacaktır.

7. Kıvılcım SQL

Spark SQL, yapılandırılmış veri işlemeyi gerçekleştirmek için bir Spark modülüdür. Bir programlama soyutlaması olan DataFrames'e sahiptir ve Spark'ın işlevsel programlamasını ilişkisel işleme ile bütünleştirerek veri sorgulama görevlerinin hızını olağanüstü bir şekilde artırır.

Birden çok veri kaynağı için destek sunar ve kod dönüşümleriyle SQL sorguları oluşturmanıza olanak tanır. Tüm bu nedenler onu en çok aranan Hadoop geliştirici becerilerinden biri haline getirdi.

8. Apaçi Kıvılcımı

Apache Spark, büyük ölçekli veri işleme için kullanılan açık kaynaklı bir analiz motorudur. Size örtük hata toleransı ve veri paralelliği ile eksiksiz kümeleri programlamak için bir arayüz sunar.

Cassandra, HDFS, Hive, HBase veya herhangi bir Hadoop InputFormat'ta verileri işlemek için YARN veya bağımsız modu aracılığıyla Hadoop kümelerinde çalışır. Spark, uygulamaları Hadoop kümelerinde bellekte 100 kata kadar daha hızlı çalıştırmanıza izin verdiği için gereklidir. Spark olmadan, büyük miktarda veriyle çalışmak oldukça zahmetli olurdu.

9. Harita Küçültme

MapReduce, dağıtılmış bir ortamda büyük veri kümeleri üzerinde paralel ve dağıtılmış işleme gerçekleştirmenizi sağlayan bir programlama çerçevesidir. HDFS, dağıtılmış bir sistemde büyük miktarda veri depolamanıza izin verirken, MapReduce, aynı verileri böyle bir sistemde işlemenize izin verir.

Bir MapReduce programının bir eşleme prosedürü ve bir azaltma yöntemi vardır. Eşleme prosedürü sıralama ve filtrelemeyi gerçekleştirirken, küçültme yöntemi özet işlemini gerçekleştirir.

10. Apaçi Oozie

Apache Oozie, sunucu tabanlı bir iş akışı planlama çözümüdür. Hadoop işlerini yönetmenize olanak tanır ve Oozie'deki iş akışları, eylem düğümleri ve kontrol akışları koleksiyonlarıdır.

Bir Hadoop geliştiricisi olarak, iş akışlarını tanımlamak ve veri yükleme sürecini Pig ve HDFS'ye otomatikleştirmek için Oozie'yi kullanmanız gerekecek.

Oozie, Hadoop yığınının ayrılmaz bir bileşenidir ve işe alım uzmanları bu beceriyi Hadoop geliştirici beceri setlerinde arar.

11. GrafikX

GraphX, grafikler oluşturmak ve grafik-paralel hesaplama gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz bir Apache Spark API'sidir. ETL (Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme) sürecini, yinelemeli grafik hesaplamasını ve keşif analizini tek bir çözümde birleştirerek son derece kullanışlı ve çok yönlü hale getirir.

GraphX'i kullanmak için Python, Java ve Scala'ya aşina olmalısınız. Yalnızca bu üç programlama dilini destekler.

12. Apaçi Kovanı

Apache Hive, veri sorgulama ve analizi sağlayan Apache Hadoop tabanlı bir veri ambarı yazılım projesidir. Arayüzü, birden çok veritabanında ve Hadoop ile entegre olabilen dosya sistemlerinde depolanan verileri sorgulamak için SQL'e oldukça benzer.

Hive'ı kullanabilmek için SQL tabanlı bir araç olduğu için SQL'e aşina olmalısınız. Bu araç yardımıyla verileri hızlı ve ölçeklenebilir olduğu için çok verimli bir şekilde işleyebilirsiniz. Ayrıca veri alımını basitleştirmek için bölümlemeyi ve kovalamayı destekler.

13. Mahut

Apache Mahout, dağıtılmış veya ölçeklenebilir makine öğrenimi algoritmalarının ücretsiz uygulamalarını üretmeye yönelik bir projedir. Bununla, belgeleri ve dosyaları daha iyi erişilebilirlik ile kümeler halinde düzenleyebilirsiniz.

Mahout, Hadoop ekosistemine yeni eklenen bir özelliktir ancak hızla aranan bir beceri haline gelmektedir. Daha basit bir şekilde veri kümelerinden öneriler çıkarmak için kullanabilirsiniz.

14. ambargo

Bir Hadoop geliştiricisi olarak, sistem yöneticilerinin Hadoop kümelerini yönetmesi, sağlaması ve izlemesi için ambarı kullanacaksınız. Ambari, açık kaynaklı bir yönetim aracıdır ve çalışan çeşitli uygulamaların durumunu izlemenize yardımcı olur. Hadoop kümeleri için web tabanlı bir yönetim çözümü olduğunu söyleyebiliriz. Ayrıca, bir Hadoop kümesi üzerinde çalışan her uygulamanın ilerlemesini görselleştirmek için etkileşimli bir pano sunar.

15. Java

Java, gezegendeki en popüler programlama dilleri arasındadır. Kafka kuyrukları ve konuları geliştirmenize olanak tanır. Dağıtılmış veri işleme için MapReduce programlarını tasarlamak ve uygulamak için Java kullanmanız gerekecek.

Bir Hadoop geliştiricisi olarak, müşterilerinizin benzersiz gereksinimlerini karşılayan Eşleştirici ve Düşürücü programları geliştirmeniz gerekebilir. Hadoop geliştiricisi olmak için bu programlama dilini öğrenmek zorunludur.

16. Python

Python, öğrenmesi kolay ve çok yönlü bir programlama dilidir. Python'un sözdizimi çok basittir, bu yüzden bu dili öğrenmek fazla çaba gerektirmez. Ancak, Hadoop'ta tonlarca uygulaması var.

Python kullanarak MapReduce işleri, Spark uygulamaları ve komut dosyası bileşenleri geliştirebilirsiniz.

Hadoop Beceri Setleri Nasıl Geliştirilir?

Hadoop geliştiricisi olmak göz korkutucu görünebilir. Ezici hale gelebileceği kapsanacak birçok beceri ve alan var. Küçükten başlamalı ve önce temelleri ele almalısınız. Teknolojilerin çoğu birbiriyle ilişkilidir, bu yüzden onları aynı anda öğrenmek daha hızlı ilerleme kaydetmenize yardımcı olacaktır.

Çalışmalarınızı planlayın ve verimli bir şekilde öğrenmenizi sağlamak için katı bir programa bağlı kalın.

Ancak, tüm bunlar çok zorlayıcı olabilir. Bu yüzden büyük veri kursu almanızı öneririz. Bir büyük veri kursu, size gerekli tüm kavramları adım adım öğreten yapılandırılmış bir müfredata sahip olacaktır.

upGrad olarak, IIIT-B ile ortaklaşa aşağıdaki büyük veri kurslarını sunuyoruz. Size Hadoop ve Hadoop geliştiricisi olmak için aşina olmanız gereken tüm ilgili teknolojiler hakkında bilgi verecekler.

• Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı PG Diploması

Bu 13 aylık kurs, Hadoop geliştirici becerilerini geliştirmek isteyen öğrenciler ve çalışan profesyoneller için idealdir. Bu program sırasında çevrimiçi oturumlar ve canlı dersler aracılığıyla çalışacaksınız. Ayrıca kurs boyunca öğrendiklerinizi uygulayabilmeniz için 7+ proje ve vaka incelemesi sunar. Projenin sonunda 14 programlama dili ve aracı öğrenmiş olacaksınız.

• Büyük Veride PG Sertifikasyonu

Bu kurs sadece 7,5 ay sürer ve 250 saatten fazla öğrenme sunar. Bu kursa katılabilmek için %50 veya eşdeğeri geçer not almış bir Lisans derecesine sahip olmanız gerekir. Ancak, bu programa katılmak için herhangi bir kodlama deneyimine ihtiyacınız olmadığını unutmayın. Kurs, büyük veri endüstrisi uzmanlarından 1:1 kişiselleştirilmiş mentorluk ve önceki kurs gibi IIIT Bangalore mezun statüsü sunar.

Bu kursların ikisi de çevrimiçidir ve size upGrad'ın Öğrenci Başarı Köşesine erişim sağlar. Orada, kişiselleştirilmiş özgeçmiş geri bildirimi, kariyer danışmanlığı, yerleştirme desteği ve kariyerinize başlamanıza yardımcı olacak özel mentorluk alırsınız.

upGrad'daki diğer Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın.

Çözüm

Bu becerileri Hadoop beceri setlerinize eklemek oldukça zor görünebilir, ancak doğru zihniyet, hazırlık ve kaynaklarla bir esinti kadar kolay hale gelir.

Sizce listemizde geliştirmesi en kolay beceri hangisidir? En zoru hangisi? Cevaplarınızı aşağıdaki yorum bölümünde paylaşın.