Med den økende mengden data hver dag, får teknologier som Big Data og Apache Hadoop enorm popularitet.
Og det ser ikke ut til å avta, ikke i hvert fall snart.
En rapport sier at markedet for Big Data Analytics er verdsatt til 37,34 milliarder dollar fra og med 2018, og det vokser med 12,3 % CAGR og vil nå 105,08 milliarder dollar innen 2027 fra 2019-2027.
Dagens forretningsverden er mer fokusert på kunder med personlige tjenester og fruktbare interaksjoner. Hadoop har makten til å løse de komplekse utfordringene som virksomheter står overfor og kan overvinne svakhetene ved tradisjonelle tilnærminger; dermed høyere adopsjon.
Dette er grunnen til at det å lære disse ferdighetene kan forandre karrieren din og hjelpe deg med å få den drømmejobben du ber om i hemmelighet!
Men er du kjent med Big Data og Hadoop og hvordan de gagner bedrifter?
Ikke bekymre deg hvis svaret ditt er nei.
For i denne artikkelen skal vi først forstå begrepene Big Data & Hadoop og deretter utforske noen av de gode ressursene der du kan lære deg disse ferdighetene.
La oss begynne!
Innholdsfortegnelse
Apache Hadoop og Big Data: Hva er de?
Stor Data
Big data refererer til en samling av komplekse og store datasett, som er vanskelig å behandle og lagre ved bruk av tradisjonelle metoder eller databasebehandling. Det er et stort emne som involverer ulike rammer, teknikker og verktøy.
Big data utgjør data som ulike applikasjoner og enheter produserer, som Black box, transport, søkemotor, børs, strømnett, sosiale medier, og listen fortsetter.
De forskjellige prosessene inkludert i Big Data er å fange, lagre, kuratere, dele, søke, overføre, visualisere og analysere data. Det er tre formater for Big data: strukturert data, ustrukturert data og semi-strukturert data.
Fordelene med Big Data er:
- Øker organisatorisk effektivitet samtidig som du reduserer ekstrautgifter
- Hjelper deg å skreddersy tilbudene dine basert på kundenes behov, krav, tro og handlepreferanser for bedre salg og merkevarebygging
- Sørg for at de riktige medarbeiderne ansettes
- Resulterer i bedre beslutningstaking
- Drivkraft til innovasjon med dypere innsikt
- Forbedring innen helsevesen, utdanning og andre sektorer
- Prisoptimalisering for dine produkter og tjenester
Apache Hadoop
Apache Hadoop er et programvarerammeverk med åpen kildekode som organisasjoner bruker til å lagre data i store mengder og utføre beregninger. Grunnlaget for dette rammeverket er Java, sammen med visse native koder i C- og shell-skript.
Apache Software Foundation utviklet Hadoop i 2006. Det er i utgangspunktet et verktøy for å behandle store data og gjøre det mer meningsfullt å generere mer inntekter og høste andre fordeler. Det innebærer at økosystemet til Hadoop har evnen til å løse Big Data, og det er slik de er relatert, i tilfelle du lurer.
De forskjellige komponentene i Hadoop-økosystemet er TEZ, Storm, Mahout, MapReduce, etc. Hadoop er rimelig, men likevel svært skalerbar, fleksibel, og inkluderer feiltoleranse i sin dyrebare funksjonsliste. Dette er grunnen til at bruken av den vokser raskt.
Fordelene med Hadoop er:
- Evnen til å lagre og behandle enorme mengder data på en distribuert måte
- Raskere og høy datakraft
- Stor feiltoleranse, da databehandling er beskyttet mot maskinvarefeil. Selv om en node svikter, blir jobben omdirigert automatisk til andre noder, noe som sikrer at databehandlingen aldri svikter.
- Den lar deg enkelt skalere systemet ditt for å takle flere data ved å legge til flere noder.
- Fleksibiliteten til å lagre en hvilken som helst mengde data og deretter bruke den slik du vil
- Siden Hadoop er et gratis rammeverk med åpen kildekode, sparer du mye penger sammenlignet med en bedriftsløsning.
Hvordan tar bedrifter i bruk Big Data og Hadoop?
Hadoop og Big Data har store markedsutsikter på tvers av ulike bransjevertikaler. I denne digitale tidsalderen produseres milliarder og billioner av data med nye teknologier. Og disse teknologiene er effektive for å lagre disse enorme dataene og behandle dem slik at bedrifter kan vokse enda mer.
Fra e-handel, media, telekom og bank til helsevesen, myndigheter og transport, har bransjer dratt nytte av dataanalyse; derfor skyter bruken av Hadoop og Big Data i været.
Men hvordan?
Se på noen av bransjene og hvordan de implementerer Big Data.
- Media, kommunikasjon og underholdning: Bedrifter bruker Hadoop og Big Data Analytics for å analysere kundeatferd. De bruker analysen til å betjene kundene sine deretter og skreddersy innhold basert på målgruppen deres.
- Utdanning: bedrifter i utdanningssektoren bruker teknologiene til å spore elevatferd og deres fremgang over tid. De bruker den også til å spore instruktørers eller læreres prestasjoner basert på fagstoffet, elevtall og deres fremgang osv.
- Helsetjenester: Institusjoner bruker folkehelseinnsikt og visualiserer for å spore sykdomsspredning og arbeide med aktive tiltak raskere.
- Bankvirksomhet: Store banker, detaljhandlere og fondsforvaltningsfirmaer utnytter Hadoop for sentimentmåling, analyse før handel, prediktiv analyse, sosial analyse, revisjonsspor, etc.
Karrieremuligheter innen Hadoop og Big data
Ifølge IBM er datavitenskap en krevende karriere som vil fortsette å øke. IT, finans og forsikring alene krever rundt 59 % av dataforskerne.
Noen av de lukrative ferdighetene som er høy etterspurt er Apache Hadoop, Apache Spark, data mining, maskinlæring, MATLAB, SAS, R, datavisualisering og generell programmering.
Du kan forfølge jobbprofiler som:
- Data analytiker
- Dataforsker
- Big Data Arkitekt
- Dataingeniør
- Hadoop Admin
- Hadoop utvikler
- Programvare ingeniør
IBM spår også at fagfolk med Apache Hadoop-ferdigheter kan få en gjennomsnittslønn på rundt $113.258.
Virker som motivasjon?
La oss begynne å utforske noen av de gode ressursene der du kan lære Big Data og Hadoop og lede din profesjonelle vei i en vellykket retning.
Big Data Arkitekt
Big Data Architect Masters Program av Edureka hjelper deg å bli dyktig i systemene og verktøyene som eksperter innen Big Data bruker. Dette masterprogrammet dekker trening på Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend og Cassandra. Dette er et omfattende program, inkludert 9 kurs og 200+ interaktive læringstimer.
De har utformet læreplanen ved grundig forskning på over 5000 globale stillingsbeskrivelser. Her vil du lære ferdigheter som YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib og andre 5 ferdigheter.
Du har flere alternativer for å ta kurset etter eget ønske, som morgen, kveld, helg eller ukedager. De gir deg også fleksibiliteten til å bytte klasse med en annen gruppe, og ved fullføring får du et elegant sertifikat. De gir deg livstidstilgang til alt kursinnholdet, inkludert installasjonsveiledninger, spørrekonkurranser og presentasjoner.
Hadoop Basic
Lær Big data og Hadoop grunnleggende fra Whizlabs for å utvikle ferdighetene dine og gripe spennende muligheter.
Kurset dekker emner som introduksjon til Big Data, dataanalyse og strømming, Hadoop på skyen, datamodeller, Hadoop-installasjonsdemo, Python-demo, Hadoop og GCP-demo, og Python med Hadoop-demo. Dette kurset inneholder 3+ timer med videoer fordelt på 8 forelesninger som dekker emner, som forklart ovenfor.
De gir deg ubegrenset tilgang til kursinnholdet på tvers av forskjellige enheter, inkludert Mac, PC, Android og iOS, i tillegg til god kundestøtte. For å starte dette kurset må du ha forutgående, dyp kunnskap om flere programmeringsspråk basert på deres rolle. Når du har fullført programmet og ser 100 % videoer, vil de utstede et signert kursbevis for deg.
For nybegynnere
Udemy fikk Big Data & Hadoop for Beginners-kurs for å lære det grunnleggende om Big Data og Hadoop sammen med HDFS, Hive, Pig og MapReduce ved å designe rørledninger. De vil også lære deg teknologitrender, Big Data-markedet, lønnstrender og ulike jobbroller innen dette feltet.
Du vil forstå Hadoop, hvordan det fungerer, dets komplekse arkitekturer, komponenter og installasjon på systemet ditt. Kurset dekker hvordan du kan bruke Pig, Hive og MapReduce til å analysere massive datasett. De tilbyr også demoer for Hive-spørringer, Pig-spørringer og HDFS-kommandoer i tillegg til eksempelskriptene og datasettene deres.
På dette kurset lærer du hvordan du skriver koder på egenhånd i Pig and Hive for å behandle store datamengder og designe datapipelines. De underviser også i moderne dataarkitektur eller Data Lake og hjelper deg med å øve på å bruke Big Data-sett. For å starte kurset trenger du grunnleggende SQL-kunnskap, og kan du RDBMS er det enda bedre.
Spesialisering
Ta opp Big Data Specialization fra Coursera for å lære Big Datas grunnleggende metoder som tilbys av University of California, San Diego (UCSanDiego) i 6 enkle kurs.
Og det beste – du kan registrere deg gratis. I dette kurset kan du tilegne deg ferdigheter som Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Data Model, data management, Splunk, datamodellering og grunnleggende maskinlæring, bortsett fra Big Data.
Spesialiseringen vil hjelpe deg å ta bedre forretningsbeslutninger ved å forstå hvordan du organiserer Big Data, analyserer og tolker dem. Med dens hjelp vil du være i stand til å bruke din innsikt i virkelige problemer og spørsmål.
Det inkluderer et praktisk prosjekt som du må fullføre for å fullføre spesialiseringen og oppnå sertifiseringen som kan deles med dine potensielle arbeidsgivere og et profesjonelt nettverk.
Spesialiseringen krever rundt 8 måneder for gjennomføring og inkluderer en fleksibel timeplan. Du trenger ingen forkunnskaper eller erfaring for å komme i gang med kurset. Forelesningens undertekster er tilgjengelig på 15 språk som engelsk, hindi, arabisk, russisk, spansk, kinesisk, koreansk og mer.
Hadoop rammeverk
I likhet med ovenstående tilbyr dette kurset – UCSanDiego Hadoop Platform & Application Framework av Coursera. Det er for nybegynnere eller programmerere som ønsker å forstå de essensielle verktøyene som trengs for å samle inn og analysere data i store biter.
Selv uten tidligere erfaring kan du gå gjennom Apache Hadoop og Sparks rammer med praktiske eksempler. De vil lære deg de grunnleggende prosessene og komponentene i Hadoop-programvarestabelen, arkitekturen og utførelsesprosessen.
Instruktøren vil også gi oppgaver for å veilede deg om hvordan dataforskere bruker viktige teknikker og konsepter som MapReduce for å løse Big Data-problemer. På slutten av kurset vil du få ferdigheter som Python, Apache Hadoop og Spark, og MapReduce.
Kurset er 100 % online, tar rundt 26 timer å fullføre, inkluderer et delbart sertifikat og fleksible tidsfrister, og videoteksting er tilgjengelig på 12 språk.
Mestring av Hadoop
Lås opp eksepsjonell forretningsinnsikt ved å lese boken – Mastering Hadoop 3 av Chanchal Singh og Manish Kumar. Dette er en komplett guide som hjelper deg å mestre de nyeste konseptene til Hadoop 3 og er tilgjengelig på Amazon.
Denne boken vil hjelpe deg å forstå de nylig introduserte egenskapene og funksjonene til Hadoop 3, knuse og behandle data gjennom YARN, MapReduce og andre relevante verktøy. Det vil også hjelpe deg å skjerpe ferdighetene dine på Hadoop 3 og bruke læringen i de virkelige case-scenariene og kodene.
Den vil veilede deg måten Hadoop fungerer på i sin kjerne, og du vil studere sofistikerte konsepter av flere verktøy, forstå hvordan du kan beskytte klyngen din og finne løsninger. Med denne veiledningen kan du ta opp typiske problemer, inkludert hvordan du bruker Kafka effektivt, påliteligheten til meldingsleveringssystemer, designe lav ventetid og håndtere store datavolumer.
På slutten av boken kan du få dyp innsikt i distribuert databehandling med Hadoop 3, bygge apper på bedriftsnivå ved å bruke Flick, Spark og mer, utvikle høyytelses og skalerbare Hadoop-datapipelines.
Lære Hadoop
LinkedIn er et utmerket sted å utvide ditt profesjonelle nettverk og forbedre kunnskapen og ferdighetene dine.
Dette 4-timers lange kurset dekker en introduksjon til Hadoop, de essensielle filsystemene med Hadoop, MapReduce, prosesseringsmotoren, programmeringsverktøy og Hadoop-biblioteker. Du vil lære hvordan du kan sette opp utviklingsmiljøet, optimalisere og kjøre MapReduce-jobber, bygge arbeidsflyter for å planlegge jobber og grunnleggende kodespørringer med Pig and Hive.
Bortsett fra det vil du lære om tilgjengelige Spark-biblioteker du kan bruke med Hadoop-klynger, i tillegg til de ulike alternativene for å kjøre ML-jobber på toppen av en Hadoop-klynge. Med dette LinkedIn-kurset kan du tilegne deg Hadoop-administrasjon, databaseadministrasjon, databaseutvikling og MapReduce.
LinkedIn gir deg et delbart sertifikat som du kan vise frem på LinkedIn-profilen din når du har fullført kurset. Du kan også laste den ned og dele den med potensielle arbeidsgivere.
Grunnleggende
Lær Big Data Fundamentals fra edX for å forstå hvordan denne teknologien driver endring i organisasjoner og viktige teknikker og verktøy som PageRank-algoritmer og datautvinning. Dette kurset er brakt til deg av University of Adelaide, og over 41 000 personer har allerede meldt seg på det.
Den kommer inn under MicroMasters-programmet, og varigheten er 10 uker med 8-10 timers innsats hver uke. Og kurset er GRATIS. Men hvis du ønsker å få et sertifikat ved ferdigstillelse, må du betale rundt $199 for det. Det krever kunnskap på middels nivå om emnet og er i eget tempo i henhold til din bekvemmelighet.
Hvis du ønsker å forfølge et MicroMasters-program i Big data, anbefaler de deg å fullføre Computation Thinking & Big Data og Programmering for Data Science før du tar opp dette kurset. De vil lære deg viktigheten av Big Data, utfordringene selskaper står overfor mens de analyserer store data, og hvordan Big Data løser problemet.
Mot slutten vil du forstå ulike Big Data-applikasjoner innen forskning og industri.
Dataingeniør
Data Engineering-kurset av Udacity åpner for nye muligheter for din karriere innen datavitenskap. Dette kursets estimerte varighet er 5 måneder, med 5-10 timers innsats hver uke.
De krever at du har et middels nivå av forståelse av SQL og Python. I dette kurset lærer du hvordan du bygger en Data Lake og datavarehus, datamodeller med Cassandra og PostgreSQL, jobber med enorme datasett ved hjelp av Spark, og datapipeline-automatisering ved å bruke Apache Airflow.
Mot slutten av dette kurset vil du bruke ferdighetene dine ved å fullføre et sluttsteinsprosjekt.
YouTube
Edureka tilbyr Big Data & Hadoop fullvideokurs på YouTube.
Hvor kult er det?
Du kan få tilgang til den når som helst, hvor som helst og uten kostnad.
Denne helkursvideoen hjelper deg å lære og forstå disse konseptene i detalj. Kurset er flott for både nybegynnere og erfarne fagfolk som ønsker å mestre ferdighetene sine i Hadoop.
Videoen dekker Big Data-introduksjon, tilknyttede problemer, brukstilfeller, Big Data Analytics og dens stadier og typer. Deretter forklarer den Apache Hadoop og dens arkitektur; HDFS og dets replikering, datablokker, lese/skrivemekanisme; DataNode og NameNode, sjekkpunkt og sekundær NameNode.
Du vil da lære om MapReduce, jobbarbeidsflyt, ordtellingsprogrammet, YARN og arkitekturen. Den forklarer også Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, kodeseksjoner, distribuert cache og mer. I den siste timen av videoen vil du lære ting om Big Data Engineers, deres ferdigheter, ansvar, læringsvei og hvordan du kan bli det. Videoen avsluttes med noen intervjuspørsmål som kan hjelpe deg med å knekke sanntidsintervjuene.
Konklusjon
Fremtiden for datavitenskap ser ut til å være lys, og gjør derfor en karriere basert på den. Big Data og Hadoop er to av de mest brukte teknologiene i organisasjoner over hele verden. Og derfor er etterspørselen høy etter jobber i disse feltene.
Hvis det interesserer deg, ta et kurs i noen av ressursene jeg nettopp nevnte og forbered deg på å få en lukrativ jobb.
Beste ønsker! 👍