Absolut! Nu a existat niciodată un moment mai bun pentru a adăuga abilitățile Hadoop în CV. Să stabilim acest lucru cu câteva fapte și exemple.
V-ați întrebat vreodată care este tehnologia din spatele funcției de etichetare automată a Facebook? Ce zici de camerele de supraveghere care sunt capabile să genereze imagini impecabile chiar și cu lumină slabă? Răspunsul este Hadoop și abilitățile sale inovatoare de a stoca, prelucra și prelua date.
Stocarea datelor este un lucru, dar prelucrarea și interogarea acestora este un joc cu mingea complet diferit. Dacă Big Data este o echipă de rugby, atunci Hadoop este cel mai bun fundaș pe care îl poți găsi!
utilizarea clasei de scaner în java
Datorită Hadoop, Facebook poate stoca toate informațiile despre o persoană și indică ora și data exactă a unei activități în profilul său. Toate informațiile despre o persoană sunt Big Data, iar Hadoop ajută la redarea tuturor.
Toate datele Hadoop sunt stocate pe partea superioară a HDFS (Hadoop Distributed File System) care poate găzdui atât date structurate, cât și nestructurate. Concurenții Hadoop (cum ar fi RDBMS și Excel) pot stoca doar date structurate. Acesta este un factor major pentru care Hadoop este marele tătic care oferă instrumentelor tradiționale de manipulare a datelor o sumă de bani. Hadoop efectuează procesarea în apropierea datelor, în timp ce RDBMS are nevoie ca datele să fie transferate prin rețea prin I / O pentru a procesa aceleași date.
Hrana pentru minte: Poate Hadoop să prezică rezultatele situației pe baza unui set de date?
Acest grafic arată creșterea exponențială a datelor de-a lungul anilor. Aruncați o privire mai atentă și veți observa că datele nestructurate reprezintă 90% din toate datele din lume. Pur și simplu aplicați principiul cererii și ofertei și ne putem da seama că tot mai multe date nestructurate care plutesc în jurul lor dau naștere doar profesioniștilor care pot remedia aceste date. Acesta este un motiv suficient pentru ca o persoană să caute un loc de muncă care se ocupă de date nestructurate, de exemplu Big Data. Nu aveți nicio îndoială că acesta este momentul potrivit pentru a învăța Hadoop.
În realitate, cât de eficient este Hadoop în comparație cu RDBMS?
Hadoop bate orice alt instrument de manipulare a datelor direct din parc. RDBMS și Excel pot fi eficiente în gestionarea datelor care nu depășesc câteva sute de coli Excel, dar ce zici de o mie de astfel de fișiere care trebuie întreținute? Să revenim din nou la exemplul Facebook. Jurnalul de date care conține detalii despre activitatea unui utilizator Facebook nu poate fi stocat în Excel, cel puțin nu toate datele istorice ale unui utilizator datând de decenii. De asemenea, în Hadoop datele pot fi structurate puțin, dar RDBMS necesită ca datele să fie mai consistente și într-un format recunoscut.
Aruncați o privire la comparația dintre RDBMS și Hadoop și veți ști singuri care sunt cele mai bune.
Am o ultimă statistică pentru dvs., care va sigila toate îndoielile cu privire la faptul dacă Hadoop este un bun ales de carierăgheaţă.
ce este actionlistener în java
Acest grafic este o ilustrare a cererii în creștere pentru profesioniștii Hadoop și va crește doar în săptămânile următoare.
Din păcate, noi doi nu putem schimba tehnologia. În cel mai bun caz, putem ține pasul cu acesta și învăța tehnologii în evoluție și devenim indispensabili la locurile noastre de muncă. Este momentul potrivit pentru a învăța Hadoop și a merge pe valul Big Data.
Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să o menționați în secțiunea de comentarii și vă vom răspunde.
Postări asemănatoare:
saltstack vs marionetă vs bucătar