Med den stigende mængde data hver dag vinder teknologier som Big Data og Apache Hadoop enorm popularitet.
Og det ser ikke ud til at være faldende, ikke i hvert fald snart.
En rapport siger, at markedet for Big Data Analytics er vurderet til $37,34 milliarder fra 2018, og det vokser med en 12,3% CAGR og vil nå $105,08 milliarder i 2027 fra 2019-2027.
Dagens forretningsverden er mere fokuseret på kunder med personlige tjenester og frugtbare interaktioner. Hadoop har magten til at løse de komplekse udfordringer, som virksomheder står over for og kan overvinde svaghederne ved traditionelle tilgange; derfor den højere adoption.
Det er derfor, at lære disse færdigheder kan transformere din karriere og hjælpe dig med at lande det drømmejob, du i al hemmelighed beder om!
Men er du bekendt med Big Data og Hadoop, og hvordan de gavner virksomheder?
Bare rolig, hvis dit svar er nej.
For i denne artikel vil vi først forstå begreberne Big Data & Hadoop og derefter udforske nogle af de gode ressourcer, hvor du kan lære disse færdigheder.
Lad os begynde!
Indholdsfortegnelse
Apache Hadoop og Big Data: Hvad er de?
Big Data
Big data refererer til en samling af komplekse og store datasæt, som er svære at behandle og lagre ved hjælp af traditionelle metoder eller databasestyring. Det er et stort emne, der involverer forskellige rammer, teknikker og værktøjer.
Big data udgør data, som forskellige applikationer og enheder producerer, såsom Black box, transport, søgemaskine, børs, elnet, sociale medier, og listen fortsætter.
De forskellige processer, der indgår i Big Data, er indsamling, lagring, kurering, deling, søgning, overførsel, visualisering og analyse af data. Der er tre formater af Big data: Strukturerede data, ustrukturerede data og semistrukturerede data.
Fordelene ved Big Data er:
- Øger den organisatoriske effektivitet og reducerer samtidig ekstraudgifter
- Hjælper dig med at skræddersy dine tilbud baseret på kundernes behov, krav, overbevisninger og indkøbspræferencer for bedre salg og branding
- Sikre at de rigtige medarbejdere ansættes
- Resulterer i bedre beslutningstagning
- Brænder innovation med dybere indsigt
- Forbedringer i sundhedssektoren, uddannelsessektoren og andre sektorer
- Prisoptimering for dine produkter og tjenester
Apache Hadoop
Apache Hadoop er en open source-softwareramme, som organisationer bruger til at lagre data i store mængder og udføre beregninger. Grundlaget for denne ramme er Java sammen med visse native koder i C- og shell-scripts.
Apache Software Foundation udviklede Hadoop i 2006. Det er dybest set et værktøj til at behandle big data og gøre det mere meningsfuldt at generere mere omsætning og høste andre fordele. Det indebærer, at Hadoops økosystem har evnen til at løse Big Data, og det er sådan, de hænger sammen, hvis du undrer dig.
De forskellige komponenter i Hadoop-økosystemet er TEZ, Storm, Mahout, MapReduce osv. Hadoop er overkommelig, men alligevel yderst skalerbar, fleksibel og inkluderer fejltolerance i sin liste over værdifulde funktioner. Det er grunden til, at dets vedtagelse vokser hurtigt.
Fordelene ved Hadoop er:
- Evnen til at lagre og behandle enorme mængder data på en distribueret måde
- Hurtigere og høj computerkraft
- Stor fejltolerance, da databehandling er beskyttet mod hardwarefejl. Selvom en node fejler, omdirigeres jobbet automatisk til andre noder, hvilket sikrer, at computeren aldrig fejler.
- Det giver dig mulighed for nemt at skalere dit system for at tackle flere data ved at tilføje flere noder.
- Fleksibiliteten til at gemme enhver mængde data og derefter bruge den, som du vil
- Da Hadoop er en gratis, open source-ramme, sparer du mange penge sammenlignet med en virksomhedsløsning.
Hvordan adopterer virksomheder Big Data og Hadoop?
Hadoop og Big Data har store markedsudsigter på tværs af forskellige brancher. I denne digitale tidsalder produceres milliarder og billioner af data med nye teknologier. Og disse teknologier er effektive til at lagre disse enorme data og behandle dem, så virksomheder kan vokse endnu mere.
Fra e-handel, medier, telekommunikation og bank til sundhedsvæsen, regering og transport har industrier nydt godt af dataanalyse; derfor er Hadoop og Big Data’s adoption skudt i vejret.
Men hvordan?
Se på nogle af industrierne, og hvordan de implementerer Big Data.
- Medier, kommunikation og underholdning: Virksomheder bruger Hadoop og Big Data Analytics til at analysere kundeadfærd. De bruger analysen til at betjene deres kunder i overensstemmelse hermed og skræddersy indhold baseret på deres målgruppe.
- Uddannelse: virksomheder i uddannelsessektoren bruger teknologierne til at spore elevernes adfærd og deres fremskridt over tid. De bruger det også til at spore instruktørers eller læreres præstationer baseret på emnet, elevantal og deres fremskridt osv.
- Sundhedspleje: Institutioner bruger folkesundhedsindsigt og visualiserer for at spore sygdomsspredning og arbejde på aktive foranstaltninger hurtigere.
- Bankvirksomhed: Store banker, detailhandlere og fondsforvaltningsfirmaer udnytter Hadoop til sentimentmåling, analyse før handel, forudsigende analyse, social analyse, revisionsspor osv.
Karrieremuligheder i Hadoop og Big data
Ifølge IBM er datavidenskab en krævende karriere, som vil fortsætte med at stige. Alene it, finans og forsikring kræver omkring 59 % af dataforskerne.
Nogle af de lukrative færdigheder, der er meget efterspurgte, er Apache Hadoop, Apache Spark, data mining, machine learning, MATLAB, SAS, R, datavisualisering og generel programmering.
Du kan forfølge jobprofiler som:
- Dataanalytiker
- Data Scientist
- Big Data arkitekt
- Dataingeniør
- Hadoop Admin
- Hadoop udvikler
- Software ingeniør
IBM forudser også, at fagfolk med Apache Hadoop-færdigheder kan få en gennemsnitlig løn på omkring $113.258.
Virker som motivation?
Lad os begynde at udforske nogle af de gode ressourcer, hvorfra du kan lære Big Data og Hadoop og guide din professionelle vej i en succesfuld retning.
Big Data arkitekt
Big Data Architect Masters Program af Edureka hjælper dig med at blive dygtig til de systemer og værktøjer, som eksperter i Big Data bruger. Dette masterprogram dækker træning i Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend og Cassandra. Dette er et omfattende program, herunder 9 kurser og 200+ interaktive læringstimer.
De har designet læseplanen ved grundig research på over 5.000 globale jobbeskrivelser. Her vil du lære færdigheder som YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib og andre 5 færdigheder.
Du har flere muligheder for at tage kurset efter din bekvemmelighed, såsom morgen, aften, weekend eller hverdage. De giver dig også fleksibiliteten til at skifte klasse med en anden batch, og når du er færdig, får du et elegant certifikat. De giver dig livstidsadgang til alt kursusindholdet, inklusive installationsvejledninger, quizzer og præsentationer.
Hadoop Basic
Lær Big data og Hadoop fundamentals fra Whizlabs for at udvikle dine færdigheder og gribe spændende muligheder.
Kurset dækker emner som introduktion til Big Data, dataanalyse & streaming, Hadoop på skyen, datamodeller, Hadoop installationsdemo, Python demo, Hadoop og GCP demo og Python med Hadoop demo. Dette kursus indeholder 3+ timers videoer opdelt i 8 forelæsninger, der dækker emner, som forklaret ovenfor.
De giver dig ubegrænset adgang til kursusindholdet på tværs af forskellige enheder, inklusive Mac, PC, Android og iOS, oven i god kundesupport. For at starte dette kursus skal du have et forudgående, dybt kendskab til flere programmeringssprog baseret på deres rolle. Når du har gennemført programmet og ser 100 % videoer, udsteder de et underskrevet kursusbevis til dig.
For begyndere
Udemy fik Big Data & Hadoop for Beginners kursus for at lære det grundlæggende om Big Data og Hadoop sammen med HDFS, Hive, Pig og MapReduce ved at designe pipelines. De vil også lære dig teknologitrends, Big Data-markedet, løntendenser og forskellige jobroller inden for dette felt.
Du vil forstå Hadoop, hvordan det fungerer, dets komplekse arkitekturer, komponenter og installation på dit system. Kurset dækker, hvordan du kan bruge Pig, Hive og MapReduce til at analysere massive datasæt. De leverer også demoer til Hive-forespørgsler, Pig-forespørgsler og HDFS-kommandoer ud over deres eksempelscripts og datasæt.
På dette kursus lærer du at skrive koder på egen hånd i Pig and Hive til at behandle store mængder data og designe datapipelines. De underviser også i moderne dataarkitektur eller Data Lake og hjælper dig med at øve dig i at bruge Big Data-sæt. For at starte kurset skal du have grundlæggende SQL viden, og kender du RDBMS, er det endnu bedre.
Specialisering
Tag Big Data Specialization fra Coursera for at lære Big Datas grundlæggende metoder, der tilbydes af University of California, San Diego (UCSanDiego) i 6 enkle kurser.
Og det bedste – du kan tilmelde dig det gratis. På dette kursus kan du tilegne dig færdigheder som Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, data management, Splunk, datamodellering og maskinlæring basics, bortset fra Big Data.
Specialiseringen hjælper dig med at træffe forbedrede forretningsbeslutninger ved at forstå, hvordan du organiserer Big Data, analyserer og fortolker dem. Med dens hjælp vil du være i stand til at anvende din indsigt i virkelige problemer og spørgsmål.
Det inkluderer et praktisk projekt, som du skal afslutte for at fuldføre specialiseringen med succes og opnå den certificering, der kan deles med dine potentielle arbejdsgivere og et professionelt netværk.
Specialiseringen kræver omkring 8 måneder at gennemføre og inkluderer en fleksibel tidsplan. Du behøver ingen forudgående viden eller erfaring for at komme i gang med kurset. Foredragets undertekster er tilgængelige på 15 sprog såsom engelsk, hindi, arabisk, russisk, spansk, kinesisk, koreansk og mere.
Hadoop Framework
I lighed med ovenstående tilbyder dette kursus – UCSanDiego Hadoop Platform & Application Framework af Coursera. Det er for nybegyndere eller programmører, der ønsker at forstå de væsentlige værktøjer, der er nødvendige for at indsamle og analysere data i store bidder.
Selv uden forudgående erfaring kan du gå gennem Apache Hadoop og Sparks rammer med praktiske eksempler. De vil lære dig de grundlæggende processer og komponenter i Hadoop-softwarestakken, arkitekturen og udførelsesprocessen.
Instruktøren vil også give opgaver for at vejlede dig om, hvordan dataforskere anvender vigtige teknikker og koncepter som MapReduce til at løse Big Data-problemer. I slutningen af kurset får du færdigheder som Python, Apache Hadoop og Spark og MapReduce.
Kurset er 100 % online, tager omkring 26 timer at gennemføre, inkluderer et delbart certifikat og fleksible deadlines, og videoundertekster er tilgængelige på 12 sprog.
Mestring af Hadoop
Lås op for exceptionel forretningsindsigt ved at læse bogen – Mastering Hadoop 3 af Chanchal Singh og Manish Kumar. Dette er en komplet guide, der hjælper dig med at mestre de nyeste koncepter af Hadoop 3 og er tilgængelig på Amazon.
Denne bog hjælper dig med at forstå de nyligt introducerede muligheder og funktioner i Hadoop 3, knas og behandle data gennem YARN, MapReduce og andre relevante værktøjer. Det vil også hjælpe dig med at skærpe dine færdigheder på Hadoop 3 og bruge lærdommen i de virkelige case-scenarier og koder.
Det vil guide dig, hvordan Hadoop fungerer i sin kerne, og du vil studere sofistikerede koncepter af flere værktøjer, forstå, hvordan du kan beskytte din klynge, og finde løsninger. Med denne vejledning kan du løse typiske problemer, herunder hvordan du bruger Kafka effektivt, pålideligheden af meddelelsesleveringssystemer, designe lav latenstid og håndtere enorme datamængder.
I slutningen af bogen kan du få dyb indsigt i distribueret computing med Hadoop 3, bygge apps på virksomhedsniveau ved hjælp af Flick, Spark og mere, udvikle højtydende og skalerbare Hadoop-datapipelines.
At lære Hadoop
LinkedIn er et fremragende sted at udvikle dit professionelle netværk og forbedre din viden og færdigheder.
Dette 4-timers lange kursus dækker en introduktion til Hadoop, de essentielle filsystemer med Hadoop, MapReduce, behandlingsmotoren, programmeringsværktøjer og Hadoop-biblioteker. Du vil lære, hvordan du kan opsætte dets udviklingsmiljø, optimere og køre MapReduce-job, bygge arbejdsgange til planlægning af job og grundlæggende kodeforespørgsler med Pig and Hive.
Udover det vil du lære om tilgængelige Spark-biblioteker, du kan bruge med Hadoop-klynger, ud over de forskellige muligheder for at køre ML-job oven på en Hadoop-klynge. Med dette LinkedIn-kursus kan du tilegne dig Hadoop-administration, databaseadministration, databaseudvikling og MapReduce.
LinkedIn giver dig et delbart certifikat, som du kan vise på din LinkedIn-profil, når du har gennemført kurset. Du kan også downloade den og dele den med potentielle arbejdsgivere.
Grundlæggende
Lær Big Data Fundamentals fra edX for at forstå, hvordan denne teknologi driver forandringer i organisationer og vigtige teknikker og værktøjer såsom PageRank-algoritmer og datamining. Dette kursus er bragt til dig af University of Adelaide, og over 41.000 mennesker har allerede tilmeldt sig det.
Det hører under MicroMasters-programmet, og dets længde er 10 uger med 8-10 timers indsats hver uge. Og kurset er GRATIS. Men hvis du ønsker at få et certifikat efter færdiggørelsen, skal du betale omkring $199 for det. Det kræver kendskab til emnet på mellemniveau og er i eget tempo efter din bekvemmelighed.
Hvis du ønsker at forfølge et MicroMasters-program i Big data, råder de dig til at gennemføre Computation Thinking & Big Data og Programmering for Data Science, før du begynder på dette kursus. De vil lære dig vigtigheden af Big Data, de udfordringer virksomheder står over for, mens de analyserer store data, og hvordan Big Data løser problemet.
Mod slutningen vil du forstå forskellige Big Data-applikationer inden for forskning og industrier.
Dataingeniør
Data Engineering-kurset af Udacity åbner op for nye muligheder for din karriere inden for datavidenskab. Dette kursuss estimerede varighed er 5 måneder, med 5-10 timers indsats hver uge.
De kræver, at du har et mellemniveau af forståelse af SQL og Python. På dette kursus lærer du at bygge en Data Lake og datavarehus, datamodeller med Cassandra og PostgreSQL, arbejde med enorme datasæt ved hjælp af Spark og datapipeline-automatisering ved hjælp af Apache Airflow.
Mod slutningen af dette kursus vil du bruge dine færdigheder ved at afslutte et hovedstensprojekt.
Youtube
Edureka tilbyder Big Data & Hadoop fuldvideokurset på YouTube.
Hvor fedt er det?
Du kan få adgang til det når som helst, hvor som helst og uden omkostninger.
Denne fulde kursusvideo hjælper dig med at lære og forstå disse begreber i detaljer. Kurset er fantastisk for både nybegyndere og erfarne fagfolk, der ønsker at mestre deres færdigheder i Hadoop.
Videoen dækker Big Data-introduktion, tilknyttede problemer, use cases, Big Data Analytics og dens stadier og typer. Dernæst forklarer den Apache Hadoop og dens arkitektur; HDFS og dets replikering, datablokke, læse/skrive-mekanisme; DataNode og NameNode, checkpointing og sekundær NameNode.
Du vil derefter lære om MapReduce, job workflow, dets ordoptællingsprogram, YARN og dets arkitektur. Det forklarer også Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, kodesektioner, distribueret cache og mere. I den sidste time af videoen lærer du ting om Big Data Engineers, deres færdigheder, ansvar, læringsvej og hvordan man bliver det. Videoen slutter med nogle interviewspørgsmål, som måske kan hjælpe dig med at få fat i realtidsinterviewene.
Konklusion
Fremtiden for datavidenskab ser ud til at være lys, og gør derfor en karriere baseret på den. Big Data og Hadoop er to af de mest anvendte teknologier i organisationer over hele kloden. Og derfor er efterspørgslen høj efter job inden for disse områder.
Hvis det interesserer dig, så tag et kursus i en af de ressourcer, jeg lige har nævnt, og forbered dig på at få et lukrativt job.
Alt det bedste! 👍