Är det rätt tid för mig att lära mig Hadoop?

Det här blogginlägget diskuterar varför det aldrig har funnits en bättre tid att lära sig Hadoop. Ta reda på hur Hadoop-träning kan hjälpa dig i din Big Data-karriär.

Absolut! Det har aldrig varit en bättre tid att lägga till Hadoop-färdigheter i ditt CV. Låt oss fastställa detta med några fakta och exempel.

Har du någonsin undrat vad som är tekniken bakom Facebooks funktion för automatisk märkning? Vad sägs om övervakningskameror som kan skapa oklanderliga bilder även i svagt ljus? Svaret är Hadoop och dess banbrytande förmåga att lagra, bearbeta och hämta data.





Att lagra data är en sak, men att bearbeta och fråga dem är ett helt annat bollspel. Om Big Data är ett Rugby-team är Hadoop den bästa quarterbacken du kan hitta!

Tack vare Hadoop kan Facebook lagra all information om en person och påpeka exakt tid och datum för en aktivitet i hans / hennes profil. All information om en person är Big Data och Hadoop hjälper till att göra allt.



beskrivning av Linux-systemadministratör

Alla Hadoop-data lagras ovanpå HDFS (Hadoop Distributed File System) som kan rymma både strukturerad och ostrukturerad data. Konkurrenter från Hadoop (som RDBMS och Excel) kan bara lagra strukturerad data. Detta är en viktig faktor varför Hadoop är den stora pappan som ger traditionella datahanteringsverktyg en löpning. Hadoop gör behandlingen nära data medan RDBMS behöver data överföras via nätverket via I / O för att behandla samma data.

Något att tänka på: Kan Hadoop förutsäga resultatet av situationen baserat på en datamängd?

Growth-of-data-learn-hadoop



Denna graf visar den exponentiella tillväxten av data genom åren. Ta en närmare titt och du kommer att märka att ostrukturerad data står för 90% av all data i världen. Använd bara principen om efterfrågan och utbud, så kan vi inse att mer och mer ostrukturerad data som flyter runt bara ger upphov till yrkesverksamma som kan fixa dessa uppgifter. Det är tillräckligt skäl för en person att leta efter ett jobb som hanterar ostrukturerad data aka Big Data. Tveka inte alls att detta är rätt tid att lära sig Hadoop.

I verkligheten, hur effektiv är Hadoop jämfört med RDBMS?

Hadoop slår något annat datahanteringsverktyg direkt ut ur parken. RDBMS och Excel kan vara effektiva för att hantera data som inte överstiger några hundra Excel-ark, men vad sägs om tusen sådana filer som behöver underhållas? Låt oss gå tillbaka till Facebook-exemplet igen. Dataloggen som innehåller aktivitetsinformation för en Facebook-användare kan inte lagras i Excel, åtminstone inte alla historiska data från en användare som går tillbaka till årtionden. I Hadoop kan data också vara löst strukturerade men RDBMS kräver att data är mer konsekventa och i ett igenkännbart format.

RDBMS-Vs-Hadoop-learn-hadoop

hur man skapar länkad lista i c

Ta en titt på jämförelsen mellan RDBMS och Hadoop så vet du själv vilka som går bättre.

Jag har en slutlig statistik för dig som kommer att täcka alla tvivel om Hadoop är en bra karriärvalis.

Hadoop-job-trends-learn-hadoop

Denna graf är en illustration av den växande efterfrågan på Hadoop-proffs och den kommer bara att stiga under de kommande veckorna.

Tyvärr kan du och jag inte ändra teknik. I bästa fall kan vi hålla jämna steg med det och lära oss teknologier under utveckling och bli oumbärliga för våra arbetsplatser. Det är rätt tid att lära sig Hadoop och rida Big Data-vågen.

SQL-datordatatyp för server

Har du en fråga till oss? Vänligen nämna det i kommentarfältet så återkommer vi till dig.

Relaterade inlägg:

Behöver du Java för att lära dig Hadoop?