skillnad mellan överbelastning och åsidosättande
Det finns den här punkten i alla våra liv där vi tänker på att byta karriär eller uppskatta våra kunskapsuppsättningar för att förbättra vår karriärtillväxt eller till och med bara för att hålla oss uppdaterad med de växande trenderna. Men noggrann analys av den aktuella trenden och iakttagande av kraven fungerar som en bra metod för att välja vilken färdighetsuppsättning som ska uppdateras med. Med tanke på den nuvarande marknaden växer Hadoop och Big Data-teknologin extremt snabbt och har också många marknadskrav. En kraftig ökning av intresset för “ Big Data ”Uppmanar många chefer för utvecklingsteam att överväga Hadoop teknik eftersom den blir alltmer en viktig komponent i Big Data-applikationer. På så sätt är det viktigt att inventera de kunskapsuppsättningar som krävs när du hanterar Hadoop. Enligt Helena Schwenk, analytiker vid MWD Advisors, citerade på SearchSOA.com att en väl avrundad Hadoop-implementeringsteams kompetens bör inkludera erfarenhet av storskaliga distribuerade system och kunskaper i språk som Java , C ++, Pig Latin och HiveQL. Data
Det är nu klart att ha kunskap om Java är en viktig färdighet som behövs i Hadoop . Låt oss gå vidare och prata om hur enkelt det är för dig att byta från Java till Hadoop.
Varför måste du gå över från Java till Big Data?
En titt på jobbtrender för Java och Hadoop :
Medan vi tittar på den grafiska representationen av jobbtrenderna från Google är det ganska uppenbart att Hadoop-jobbtrenden är så mycket bättre än Java. Att säga detta betyder det inte att det finns en nedgång i Java-baserad jobbtrend. Det är bara det med den växande ökningen av Hadoop och efterfrågan på att företag som söker Java-experter med kunskap i Hadoop är för stor för att ignoreras. Detta syns tydligt i den grafiska representationen för jobbtrenden för 'Java med Hadoop' skicklighet slags jobb.
- När man söker efter jobbkrav för Java med Hadoop-färdigheter finns det en enorm efterfrågan, men inte tillräckligt många yrkesverksamma med ovanstående kompetens för att uppfylla kraven. Enligt utvecklare Slashdot, JPMorgan Chase och andra företag som letade efter jobbsökande inom detta område vid årets Hadoop World-konferens. Det verkar som om de inte kunde hitta tillräckligt med IT-proffs med vissa färdigheter som inkluderar Hadoop MapReduce (MapReduce-skript skrivna i Java). Detta innebär höga löner.
- Enligt Dices Open Web är Java den ledande chefer för kompetenshyrning som letar efter Java-Hadoop kombinerad färdighet. Hadoop med Java är en värdefull färdighet eftersom HDFS (Hadoop Distribuerat filsystem) är skrivet i Java.
- Enligt Business Insider är Hadoop värt minst 103 000 $ per år som lön.
- Jobb med Big Data-färdigheter betalar mer än $ 106 000 per år.
Varför är det lättare för en Java-professionell att byta till Hadoop?
Hadoop är en öppen källkod, Java-baserad programmeringsram som stöder bearbetning av stora datamängder i en distribuerad datormiljö. Baserat på Googles MapReduce-modell distribuerar Hadoop datorjobb och kombinerar sedan resultat. MapReduce-skript som används här är skrivna i Java. Nu är det ganska uppenbart att kunskap i Java är avgörande för att arbeta på Hadoop. Och att ha kunskap i Java gör det till en kakavandring när det gäller att byta till Hadoop.
Nu är den verkliga frågan om Hadoops uppehållskraft som karriärväg:
IBM, Microsoft och Oracle har alla införlivat Hadoop i år. Andra företag med Hadoop och letar efter Hadoop-proffs i november 2013 är:
- Amazon (110)
- eBay (53)
- Yahoo! Inc. (37)
- Hortonworks (36)
- Facebook (33)
- Apple (28)
- General Dynamics - IT (28)
- EMC Corporation (27)
- Northrop Grumman (25)
- Twitter (23)
Detta är ett tydligt tecken på att Java till Big Data / Hadoop är vägen att gå.
Har du en fråga till oss? Nämn dem i kommentarfältet så återkommer vi till dig.
Relaterade inlägg: