С нарастващото количество данни всеки ден технологии като Big Data и Apache Hadoop придобиват огромна популярност.
И не изглежда да намалява, поне не скоро.
В доклад се казва, че пазарът на Big Data Analytics се оценява на $37,34 милиарда към 2018 г. и расте с 12,3% CAGR и ще достигне $105,08 милиарда до 2027 г. от 2019-2027 г.
Днешният бизнес свят е фокусиран повече върху клиенти с персонализирани услуги и ползотворни взаимодействия. Hadoop има силата да решава сложните предизвикателства, пред които са изправени фирмите, и може да преодолее слабостите на традиционните подходи; следователно, по-високото приемане.
Ето защо научаването на тези умения може да преобрази кариерата ви и да ви помогне да намерите онази мечтана работа, за която тайно се молите!
Но запознати ли сте с Big Data и Hadoop и как те са от полза за бизнеса?
Не се притеснявайте, ако отговорът ви е не.
Защото в тази статия първо ще разберем концепциите за големи данни и Hadoop и след това ще проучим някои от добрите ресурси, където можете да научите тези умения.
Да започваме!
Съдържание
Apache Hadoop и Big Data: Какво представляват те?
Голяма информация
Големите данни се отнасят до колекция от сложни и големи набори от данни, които е трудно да се обработват и съхраняват с помощта на традиционни методи или управление на бази данни. Това е обширна тема, която включва различни рамки, техники и инструменти.
Големите данни представляват данни, които произвеждат различни приложения и устройства, като черна кутия, транспорт, търсачка, фондова борса, електрическа мрежа, социални медии и списъкът може да продължи.
Различните процеси, включени в Big Data, са улавяне, съхраняване, куриране, споделяне, търсене, прехвърляне, визуализиране и анализиране на данни. Има три формата големи данни: структурирани данни, неструктурирани данни и полуструктурирани данни.
Предимствата на Big Data са:
- Повишава организационната ефективност, като същевременно намалява допълнителните разходи
- Помага ви да приспособите вашите предложения въз основа на нуждите, исканията, вярванията и предпочитанията за пазаруване на клиентите за по-добри продажби и брандиране
- Уверете се, че са наети правилните служители
- Води до по-добро вземане на решения
- Подхранва иновациите с по-дълбоки прозрения
- Подобрение в здравеопазването, образованието и други сектори
- Оптимизиране на цените за вашите продукти и услуги
Apache Hadoop
Apache Hadoop е софтуерна рамка с отворен код, която организациите използват за съхраняване на големи количества данни и извършване на изчисления. Основата на тази рамка е Java, заедно с определени собствени кодове в C и shell скриптове.
Софтуерната фондация Apache разработи Hadoop през 2006 г. Това е основно инструмент за обработка на големи данни и по-смислено генериране на повече приходи и извличане на други ползи. Това предполага, че екосистемата на Hadoop има способността да решава Големи данни и ето как те са свързани, в случай че се чудите.
Различните компоненти на екосистемата Hadoop са TEZ, Storm, Mahout, MapReduce и т.н. Hadoop е достъпен, но силно мащабируем, гъвкав и включва толерантност към грешки в своя списък с ценени функции. Ето защо приемането му нараства бързо.
Предимствата на Hadoop са:
- Възможността за съхраняване и обработка на огромни количества данни по разпределен начин
- По-бърза и висока изчислителна мощност
- Голяма толерантност към грешки, тъй като обработката на данни е защитена от хардуерен срив. Дори ако даден възел се повреди, заданието се пренасочва автоматично към други възли, което гарантира, че компютърът никога не се проваля.
- Тя ви позволява лесно да мащабирате вашата система, за да се справите с повече данни, като добавите повече възли.
- Гъвкавостта да съхранявате произволно количество данни и след това да ги използвате както желаете
- Тъй като Hadoop е безплатна рамка с отворен код, спестявате много пари в сравнение с корпоративно решение.
Как предприятията приемат Big Data и Hadoop?
Hadoop и Big Data имат страхотни пазарни перспективи в различни индустриални вертикали. В тази цифрова ера милиарди и трилиони данни се произвеждат с нововъзникващи технологии. И тези технологии са ефективни за съхраняване на тези масивни данни и обработката им, така че предприятията да могат да растат още повече.
От електронната търговия, медиите, телекомуникациите и банкирането до здравеопазването, правителството и транспорта, индустриите са се възползвали от анализа на данни; следователно приемането на Hadoop и Big Data рязко нараства.
Но как?
Вижте някои от индустриите и как те прилагат Big Data.
- Медии, комуникация и развлечения: Бизнесът използва Hadoop и Big Data Analytics, за да анализира поведението на клиентите. Те използват анализа, за да обслужват клиентите си по съответния начин и да адаптират съдържание въз основа на целевата си аудитория.
- Образование: предприятията в образователния сектор използват технологиите, за да проследяват поведението на учениците и техния напредък във времето. Те също го използват, за да проследяват представянето на инструктори или учители въз основа на предмета, броя на учениците и техния напредък и т.н.
- Здравеопазване: Институциите използват информация за общественото здраве и визуализация, за да проследят разпространението на болестта и да работят по активни мерки по-рано.
- Банкиране: Големи банки, търговци на дребно и фирми за управление на фондове използват Hadoop за измерване на настроенията, анализи преди търговията, прогнозни анализи, социални анализи, одитни пътеки и др.
Възможности за кариера в Hadoop и Big data
Според IBM науката за данни е взискателна кариера, която ще продължи да се развива. Само ИТ, финансите и застраховането изискват около 59% от учените за данни.
Някои от доходоносните умения, които са много търсени, са Apache Hadoop, Apache Spark, извличане на данни, машинно обучение, MATLAB, SAS, R, визуализация на данни и програмиране с общо предназначение.
Можете да преследвате работни профили като:
- Анализатор на данни
- Учен по данни
- Архитект на големи данни
- Инженер по данни
- Hadoop администратор
- Разработчик на Hadoop
- Софтуерен инженер
IBM също прогнозира, че професионалистите с Apache Hadoop умения могат да получат средна заплата от около $113 258.
Изглежда като мотивация?
Нека започнем да изследваме някои от добрите ресурси, от които можете да научите големи данни и Hadoop и да насочите професионалния си път в успешна посока.
Архитект на големи данни
Магистърската програма Big Data Architect от Edureka ви помага да станете опитни в системите и инструментите, които експертите в Big Data използват. Тази магистърска програма обхваща обучение по Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend и Cassandra. Това е обширна програма, включваща 9 курса и 200+ интерактивни учебни часа.
Те са проектирали учебната програма чрез задълбочено проучване на над 5000 глобални длъжностни характеристики. Тук ще научите умения като YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib и други 5 умения.
Имате множество опции да вземете курса според вашето удобство, като сутрин, вечер, уикенд или делнични дни. Те също така ви дават гъвкавостта да сменяте класове с друга група и след завършване получавате елегантен сертификат. Те ви осигуряват доживотен достъп до цялото съдържание на курса, включително ръководства за инсталиране, тестове и презентации.
Hadoop Basic
Научете основите на Big data и Hadoop от Whizlabs, за да развиете уменията си и да грабнете вълнуващи възможности.
Курсът обхваща теми като въведение в Big Data, анализ и стрийминг на данни, Hadoop в облака, модели на данни, демонстрация на инсталация на Hadoop, демонстрация на Python, демонстрация на Hadoop и GCP и демонстрация на Python с Hadoop. Този курс съдържа 3+ часа видеоклипове, разделени на 8 лекции, обхващащи теми, както е обяснено по-горе.
Те ви предоставят неограничен достъп до съдържанието на курса на различни устройства, включително Mac, PC, Android и iOS, в допълнение към страхотна поддръжка на клиенти. За да започнете този курс, трябва да имате предварителни задълбочени познания за множество езици за програмиране въз основа на тяхната роля. След като завършите програмата и гледате 100% видеоклипове, те ще ви издадат подписан сертификат за курс.
За Начинаещи
Udemy получи Big Data & Hadoop курс за начинаещи, за да научи основите на Big Data и Hadoop заедно с HDFS, Hive, Pig и MapReduce чрез проектиране на тръбопроводи. Те също така ще ви научат на технологичните тенденции, пазара на големи данни, тенденциите в заплатите и различни длъжности в тази област.
Ще разберете Hadoop, как работи, неговите сложни архитектури, компоненти и инсталиране на вашата система. Курсът обхваща как можете да използвате Pig, Hive и MapReduce за анализиране на масивни набори от данни. Те също така предоставят демонстрации за Hive заявки, Pig заявки и HDFS команди в допълнение към техните примерни скриптове и набори от данни.
В този курс ще научите как сами да пишете кодове в Pig and Hive, за да обработвате големи количества данни и да проектирате канали за данни. Те също така преподават модерна архитектура на данни или Data Lake и ви помагат да практикувате използването на набори от големи данни. За да започнете курса, имате нужда от основни познания по SQL, а ако знаете RDBMS, е още по-добре.
Специализация
Вземете специализация Big Data от Coursera, за да научите основните методи на Big Data, предлагани от Калифорнийския университет в Сан Диего (UCSanDiego) в 6 прости курса.
И най-хубавото – можете да се запишете в него безплатно. В този курс можете да придобиете умения като Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, управление на данни, Splunk, моделиране на данни и основи на машинното обучение, освен големи данни.
Специализацията ще ви помогне да вземете подобрени бизнес решения, като разберете как да организирате големи данни, да ги анализирате и интерпретирате. С негова помощ ще можете да приложите своите прозрения към проблеми и въпроси от реалния свят.
Той включва практически проект, който ще трябва да завършите, за да завършите успешно специализацията и да спечелите сертификата, който можете да споделите с вашите бъдещи работодатели и професионална мрежа.
Специализацията изисква около 8 месеца за завършване и включва гъвкав график. Не са ви необходими предварителни знания или опит, за да започнете с курса. Субтитрите на лекцията са налични на 15 езика като английски, хинди, арабски, руски, испански, китайски, корейски и др.
Hadoop Framework
Подобно на горното, този курс – UCSanDiego предлага Hadoop платформа и рамка за приложения от Coursera. Той е за начинаещи професионалисти или програмисти, които искат да разберат основните инструменти, необходими за събиране и анализ на данни на големи парчета.
Дори и без предишен опит, можете да преминете през рамките на Apache Hadoop и Spark с практически примери. Те ще ви научат на основните процеси и компоненти на софтуерния стек Hadoop, архитектурата и процеса на изпълнение.
Инструкторът също така ще даде задания, за да ви насочи как специалистите по данни прилагат важни техники и концепции като MapReduce за решаване на проблеми с големи данни. В края на курса ще придобиете умения като Python, Apache Hadoop и Spark и MapReduce.
Курсът е 100% онлайн, отнема около 26 часа за завършване, включва сертификат за споделяне и гъвкави срокове, а видео субтитрите са налични на 12 езика.
Овладяване на Hadoop
Отключете изключителни бизнес прозрения, като прочетете книгата – Овладяване на Hadoop 3 от Чанчал Сингх и Маниш Кумар. Това е пълно ръководство, което ви помага да овладеете най-новите концепции на Hadoop 3 и е достъпно в Amazon.
Тази книга ще ви помогне да разберете нововъведените възможности и функции на Hadoop 3, да обработвате и обработвате данни чрез YARN, MapReduce и други подходящи инструменти. Освен това ще ви помогне да изострите уменията си в Hadoop 3 и да използвате наученото в сценарии и кодове от реалния свят.
Той ще ви напътства как Hadoop работи в основата си и ще изучавате сложни концепции за множество инструменти, ще разберете как можете да защитите своя клъстер и ще откриете решения. С това ръководство можете да адресирате типични проблеми, включително как да използвате ефективно Kafka, надеждност на системите за доставка на съобщения, проектиране на ниска латентност и работа с огромни обеми данни.
В края на книгата можете да придобиете дълбока представа за разпределените изчисления с Hadoop 3, да създавате приложения на корпоративно ниво с помощта на Flick, Spark и други, да разработвате високопроизводителни и мащабируеми канали за данни Hadoop.
Изучаване на Hadoop
LinkedIn е отлично място за развитие на вашата професионална мрежа и за подобряване на вашите знания и умения.
Този 4-часов курс обхваща въведение в Hadoop, основните файлови системи с Hadoop, MapReduce, машината за обработка, инструментите за програмиране и библиотеките на Hadoop. Ще научите как можете да настроите неговата среда за разработка, да оптимизирате и изпълнявате задания на MapReduce, да създавате работни потоци за планиране на задания и основни заявки за код с Pig и Hive.
Освен това ще научите за наличните библиотеки на Spark, които можете да използвате с Hadoop клъстери, в допълнение към различните опции за изпълнение на ML задания върху Hadoop клъстер. С този курс на LinkedIn можете да придобиете администрация на Hadoop, администрация на база данни, разработка на база данни и MapReduce.
LinkedIn ви предоставя сертификат за споделяне, който можете да покажете във вашия профил в LinkedIn след завършване на курса. Можете също така да го изтеглите и да го споделите с потенциални работодатели.
Основи
Научете основите на големите данни от edX, за да разберете как тази технология води до промяна в организациите и важни техники и инструменти като PageRank алгоритми и извличане на данни. Този курс е предоставен от Университета на Аделаида и над 41 000 души вече са се записали в него.
Той идва по програмата MicroMasters и продължителността му е 10 седмици с 8-10 часа усилия всяка седмица. И курсът е БЕЗПЛАТЕН. Въпреки това, ако искате да получите сертификат след завършване, трябва да платите около $199 за него. Изисква познания на средно ниво по материята и се развива самостоятелно според вашето удобство.
Ако искате да продължите програма MicroMasters в Big data, те ви съветват да завършите Computation Thinking & Big Data и Programming for Data Science, преди да започнете този курс. Те ще ви научат на значението на големите данни, предизвикателствата, пред които са изправени компаниите, докато анализират големи данни, и как големите данни решават проблема.
Към края ще разберете различни приложения на Big Data в научните изследвания и индустриите.
Инженер по данни
Курсът Data Engineering от Udacity отваря нови възможности за вашата кариера в науката за данни. Очакваната продължителност на този курс е 5 месеца, с 5-10 часа усилия всяка седмица.
Те изискват да имате средно ниво на разбиране на SQL и Python. В този курс ще научите как да изградите Data Lake и хранилище за данни, модели на данни с Cassandra и PostgreSQL, да работите с огромни набори от данни с помощта на Spark и автоматизация на тръбопровода за данни с помощта на Apache Airflow.
Към края на този курс ще използвате уменията си, като завършите успешно основен проект.
YouTube
Edureka предоставя пълен видео курс за големи данни и Hadoop в YouTube.
Колко готино е това?
Имате достъп до него по всяко време, навсякъде и без никакви разходи.
Този видеоклип с пълен курс ви помага да научите и разберете тези концепции в детайли. Курсът е чудесен както за начинаещи, така и за опитни професионалисти, които искат да овладеят уменията си в Hadoop.
Видеоклипът обхваща въвеждането на Big Data, свързани проблеми, случаи на употреба, Big Data Analytics и неговите етапи и типове. След това обяснява Apache Hadoop и неговата архитектура; HDFS и неговата репликация, блокове от данни, механизъм за четене/запис; DataNode и NameNode, контролни точки и вторичен NameNode.
След това ще научите за MapReduce, работния процес, неговата програма за броене на думи, YARN и неговата архитектура. Той също така обяснява Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, кодови секции, разпределен кеш и др. В последния час от видеото ще научите неща за инженерите на големи данни, техните умения, отговорности, път на обучение и как да станете такива. Видеоклипът завършва с някои въпроси за интервю, които могат да ви помогнат да разберете интервютата в реално време.
Заключение
Бъдещето на науката за данните изглежда светло и затова прави кариера въз основа на него. Big Data и Hadoop са две от най-използваните технологии в организации по целия свят. И следователно търсенето на работни места в тези области е високо.
Ако това ви интересува, вземете курс по някой от ресурсите, които току-що споменах, и се подгответе да намерите доходоносна работа.
Всичко най-хубаво! 👍