Je li pravo vrijeme da naučim Hadoop?

Ovaj post na blogu govori o tome zašto nikad nije bilo bolje vrijeme za učenje Hadoopa. Otkrijte kako vam Hadoop trening može pomoći u karijeri velikih podataka.

Apsolutno! Nikada nije bilo bolje vrijeme za dodavanje vještina Hadoop-a u svoj životopis. Utvrdimo ovo s nekoliko činjenica i primjera.

Jeste li se ikad zapitali koja tehnologija stoji iza Facebookove značajke automatskog označavanja? Što kažete na nadzorne kamere koje mogu generirati besprijekorne slike čak i pri slabom osvjetljenju? Odgovor je Hadoop i njegove revolucionarne sposobnosti za pohranu, obradu i preuzimanje podataka.





Pohranjivanje podataka je jedno, ali obrada i ispitivanje istih potpuno je drugačija igra s loptom. Ako su Big Data ragbi momčad, onda je Hadoop najbolji bek kojeg možete pronaći!

Zahvaljujući Hadoopu, Facebook je u stanju pohraniti sve podatke o nekoj osobi i na njezinom profilu ističe točno vrijeme i datum aktivnosti. Sve su informacije o nekoj osobi veliki podaci, a Hadoop pomaže u prikazivanju svih podataka.



ms sql tutorial za početnike

Svi Hadoop podaci pohranjeni su na vrhu HDFS-a (Hadoop Distributed File System) koji može sadržavati i strukturirane i nestrukturirane podatke. Natjecatelji Hadoopa (kao što su RDBMS i Excel) mogu pohraniti samo strukturirane podatke. To je glavni čimbenik zašto je Hadoop veliki otac koji tradicionalnim alatima za rukovanje podacima daje novac. Hadoop obrađuje podatke u blizini podataka, dok RDBMS treba podatke za prijenos putem mreže putem U / I za obradu istih podataka.

Hrana za razmišljanje: Može li Hadoop predvidjeti ishode situacije na temelju skupa podataka?

Growth-of-data-learn-hadoop



Ovaj graf prikazuje eksponencijalni rast podataka tijekom godina. Pogledajte ga izbliza i primijetit ćete da nestrukturirani podaci čine 90% svih podataka na svijetu. Jednostavno primijenite načelo potražnje i ponude, a mi možemo shvatiti da sve više i više nestrukturiranih podataka koji lebde stvaraju samo profesionalce koji mogu popraviti te podatke. To je dovoljan razlog da osoba traži posao koji se bavi nestrukturiranim podacima zvanim Big Data. Ne sumnjajte uopće da je pravo vrijeme za učenje Hadoopa.

Koliko je Hadoop u stvarnosti učinkovit u odnosu na RDBMS?

Hadoop izbacuje bilo koji drugi alat za rukovanje podacima ravno iz parka. RDBMS i Excel mogu biti učinkoviti u upravljanju podacima koji ne prelaze nekoliko stotina Excel listova, ali što je s tisuću takvih datoteka koje treba održavati? Vratimo se opet na Facebook primjer. Dnevnik podataka koji sadrži detalje o aktivnostima korisnika Facebooka ne može se pohraniti u Excel, barem ne sve povijesne podatke korisnika koji sežu desetljećima. Također, u Hadoopu podaci mogu biti slabo strukturirani, ali RDBMS zahtijeva da podaci budu dosljedniji i u prepoznatljivom formatu.

RDBMS-Vs-Hadoop-learn-hadoop

što je .format u pythonu

Pogledajte usporedbu između RDBMS-a i Hadoopa i sami ćete znati koje cijene povoljnije.

Za vas imam posljednju statistiku koja će zapečatiti sve sumnje je li Hadoop dobar izbor u karijeriled.

Hadoop-job-trends-learn-hadoop

Ovaj grafikon ilustrira rastuću potražnju za Hadoop profesionalcima i porast će tek u sljedećim tjednima.

Nažalost, ti i ja ne možemo promijeniti tehnologiju. U najboljem slučaju, možemo ići u korak s tim i naučiti tehnologije koje se razvijaju i postati neophodni za naša radna mjesta. Pravo je vrijeme da naučite Hadoop i zajašete Big Data val.

proći po vrijednosti i proći pored reference java

Imate pitanje za nas? Molimo spomenite to u odjeljku za komentare i javit ćemo vam se.

Vezane objave:

Treba li vam Java da biste naučili Hadoop?