2021 年你應該掌握的 16 項 Hadoop 開發人員技能
已發表: 2021-03-11大數據正在佔領世界，因此，對 Hadoop 專業人員的需求也相應增加。
該行業最突出的角色之一是 Hadoop 開發人員，我們將介紹進入該領域必須具備的 Hadoop 開發人員技能。 但首先，讓我們揭開為什麼你應該在這個領域從事職業：
目錄
為什麼要成為 Hadoop 開發人員？
Hadoop 是最流行的大數據技術之一。 此外，我們每天生成的數據量也在增加，因為我們讓每個人都更容易使用技術。
大數據的增長
以下是突出我們每天生成的數據量的一些重要事實：
- 人們發送了 5 億條推文
- Facebook 上創建了 4 PB 的數據
- 進行了 50 億次搜索
- 而且，在 WhatsApp 上發送了 650 億條消息
（來源）
所有這些數據都非常有用，利用它的最佳方式是通過大數據實現。 這就是對 Hadoop 開發人員的需求快速增長的原因。 組織需要能夠使用 Hadoop 及其眾多組件來管理大數據項目的專業人員。
成為 Hadoop 開發人員將使您能夠滿足公司的這一需求並幫助他們有效地使用大數據。
明亮的範圍
2018 年，全球大數據和商業分析市場規模為 1690 億美元，預計到 2022 年將達到 2740 億美元。 這表明大數據和 Hadoop 的範圍非常廣闊，隨著市場的增長，對具備 Hadoop 技能的專業人員的需求也會相應增加。
世界範圍內還嚴重缺乏數據科學專業人士（包括 Hadoop 開發人員）。 在Quanthub的一項調查中，當他們詢問公司哪些技能最難找到人才時，35% 的受訪者表示是數據科學和分析。
市場缺乏有才華的專業人士，因此現在是進入該領域的最佳時機。
有吸引力的薪酬
就薪酬和增長機會而言，Hadoop 提供了最具吸引力的工作前景之一。 新手 Hadoop 開發人員的平均工資從每年 25 萬印度盧比到每年 38 萬印度盧比不等。 經驗豐富的 Hadoop 開發人員每年可賺取高達 500 萬印度盧比的收入。
如您所見，成為 Hadoop 開發人員有很多好處。 既然我們已經介紹了您應該在該領域從事職業的原因，那麼讓我們討論一下必要的 Hadoop 開發人員技能。
頂級 Hadoop 開發人員技能
1. Hadoop 基礎
您必須熟悉 Hadoop 的基礎知識。 了解 Hadoop 是什麼以及它的各種組件是什麼是必要的，這是您應該學習的第一項技能。 Hadoop 是大數據解決方案的開源框架，您應該了解該框架中可用的不同解決方案。
除了框架中存在的解決方案之外，您還應該了解與框架相關的技術。 它們是如何相互關聯的，以及開始開發 Hadoop 技能集的必要條件是什麼。
2.HDFS
HDFS 代表 Hadoop 分佈式文件系統，是 Hadoop 中可用的存儲系統。 HDFS 在組織和企業中廣受歡迎，因為它允許他們以非常低的成本存儲和處理大量數據。
Hadoop 中可用的所有處理框架都在 HDFS 之上運行。 這包括 MapReduce 和 Apache Spark 之類的。
3.HBase
HBase 是一個開源的非關係型分佈式數據庫。 在您的 Hadoop 開發人員技能集中，它與 HDFS 一樣重要。
HBase 運行在 HDFS 之上並提供了許多功能。 它為您提供了一種存儲各種稀疏數據集的容錯方式，這些數據集在眾多大數據用例中很常見。
HBase 類似於 Google 的大表，提供對 HDFS 中數據的實時讀寫訪問。
4. 卡夫卡
作為 Hadoop 開發人員，您將使用 Kafka 處理實時數據流並進行實時分析。 它還可以幫助您收集大量數據，並且主要用於內存中的微服務以實現持久性。
Kafka 提供出色的複制特性和更高的吞吐量，因此您可以使用它來跟踪服務調用或跟踪 IoT 傳感器數據。
它適用於我們在此列表中討論的所有工具，包括 Flume、HBase 和 Spark。
5.Sqoop
使用 Apache Sqoop，您可以在 HDFS 和 Teradata、MySQL 和 Postgres 等關係數據庫服務器之間傳輸數據。 它可以將數據從關係數據庫導入HDFS，也可以將數據從HDFS導出到關係數據庫。
Sqoop 在 Hadoop 和外部數據存儲解決方案（如數據倉庫和關係數據庫）之間傳輸大量數據方面非常高效。
6. 水槽
Apache Flume 允許您收集和傳輸大量流數據，例如電子郵件、網絡流量、日誌文件等等。 Flume 能夠將流數據從多個 Web 服務器捕獲到 HDFS，這大大簡化了您的任務。
作為 Hadoop 開發人員，Flume 將成為您工具包的重要組成部分，因為它為流式數據流提供了一個簡單的架構。
7. 火花 SQL
Spark SQL 是用於執行結構化數據處理的 Spark 模塊。 它具有 DataFrames，一種編程抽象，並將 Spark 的函數式編程與關係處理集成在一起，顯著提高了數據查詢任務的速度。
它提供對多個數據源的支持，並允許您將 SQL 查詢與代碼轉換結合起來。 所有這些原因使其成為最受歡迎的 Hadoop 開發人員技能之一。
8. 阿帕奇星火
Apache Spark 是用於大規模數據處理的開源分析引擎。 它為您提供了一個接口來對具有隱式容錯和數據並行性的完整集群進行編程。
它通過 YARN 或通過其獨立模式在 Hadoop 集群中運行，以處理 Cassandra、HDFS、Hive、HBase 或任何 Hadoop InputFormat 中的數據。 Spark 是必要的，因為它允許您在 Hadoop 集群中運行應用程序的內存速度提高 100 倍。 如果沒有 Spark，處理大量數據將非常麻煩。
9. MapReduce
MapReduce 是一種編程框架，可讓您在分佈式環境中對大型數據集執行並行和分佈式處理。 HDFS 允許您在分佈式系統中存儲大量數據，而 MapReduce 允許您在這樣的系統中處理相同的數據。
MapReduce 程序有一個映射過程和一個 reduce 方法。 映射過程執行排序和過濾，而reduce方法執行匯總操作。
10. Apache Oozie
Apache Oozie 是一個基於服務器的工作流調度解決方案。 它允許您管理 Hadoop 作業，並且 Oozie 中的工作流是操作節點和控制流的集合。
作為 Hadoop 開發人員，您必須使用 Oozie 來定義工作流並自動將數據加載到 Pig 和 HDFS 中。
Oozie 是 Hadoop 堆棧的一個組成部分，招聘人員在 Hadoop 開發人員技能集中尋找這項技能。
11.GraphX
GraphX 是 Apache Spark 的 API，可用於創建圖形和執行圖形並行計算。 它將 ETL（提取、轉換和加載）過程、迭代圖計算和探索性分析結合在一個解決方案中，使其非常有用和通用。
要使用 GraphX，您必須熟悉 Python、Java 和 Scala。 它只支持這三種編程語言。
12. 阿帕奇蜂巢
Apache Hive 是一個基於 Apache Hadoop 的數據倉庫軟件項目，提供數據查詢和分析。 它的接口與 SQL 非常相似，用於查詢存儲在可以與 Hadoop 集成的多個數據庫和文件系統中的數據。
為了能夠使用 Hive，您應該熟悉 SQL，因為它是基於 SQL 的工具。 借助此工具，您可以非常高效地處理數據，因為它快速且可擴展。 它還支持分區和分桶以簡化數據檢索。
13. Mahout
Apache Mahout 是一個免費實現分佈式或其他可擴展機器學習算法的項目。 有了它，您可以將文檔和文件組織在集群中，具有更好的可訪問性。
Mahout 是 Hadoop 生態系統的最新成員，但它正迅速成為一種搶手的技能。 您可以使用它更簡單地從數據集中提取建議。
14. 安巴里
作為 Hadoop 開發人員，您將使用 Ambari 讓系統管理員管理、配置和監控 Hadoop 集群。 Ambari 是一個開源管理工具，它可以幫助您跟踪各種正在運行的應用程序的狀態。 可以說它是一個基於 Web 的 Hadoop 集群管理解決方案。 它還提供了一個交互式儀表板，以可視化在 Hadoop 集群上運行的每個應用程序的進度。
15. 爪哇
Java 是地球上最流行的編程語言之一。 它允許您開發 Kafka 隊列和主題。 您必須使用 Java 設計和實現 MapReduce 程序以進行分佈式數據處理。
作為 Hadoop 開發人員，您可能必須開發滿足客戶獨特需求的 Mapper 和 Reducer 程序。 學習這種編程語言對於成為 Hadoop 開發人員是必不可少的。
16. 蟒蛇
Python 是一種易於學習且用途廣泛的編程語言。 Python 的語法非常簡單，因此學習這種語言不會花費太多精力。 但是，它在 Hadoop 中有大量應用程序。
您可以使用 Python 開發 MapReduce 作業、Spark 應用程序和腳本組件。
如何開發 Hadoop 技能集？
成為一名 Hadoop 開發人員似乎令人生畏。 有許多技能和領域需要涵蓋，它可能會讓人不知所措。 您應該從小處著手，首先涵蓋基礎知識。 許多技術彼此相關，因此同時學習它們將幫助您更快地取得進步。
計劃您的學習並遵守嚴格的時間表，以確保您有效地學習。
然而，所有這些都可能非常具有挑戰性。 這就是為什麼我們建議參加大數據課程。 大數據課程將有一個結構化的課程，以逐步的方式教你所有必要的概念。
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- 大數據PG認證
本課程僅持續 7.5 個月，提供超過 250 小時的學習時間。 您必須擁有學士學位並獲得 50% 或同等及格分數才有資格參加本課程。 但是，請注意，加入此計劃不需要任何編碼經驗。 該課程提供來自大數據行業專家的 1:1 個性化指導以及與之前課程一樣的 IIIT 班加羅爾校友身份。
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結論
將這些技能添加到您的 Hadoop 技能集中似乎很有挑戰性，但只要有正確的心態、準備和資源，它就會變得輕而易舉。
您認為在我們的列表中最容易發展的技能是什麼？ 哪一個最難？ 在下面的評論部分分享你的答案。