I takt med den eksponentielle veksten av data daglig, opplever teknologier som Big Data og Apache Hadoop en stadig økende popularitet. Denne trenden ser ikke ut til å avta med det første.
En fersk rapport viser at markedet for Big Data Analytics hadde en verdi på 37,34 milliarder dollar i 2018. Med en årlig vekstrate på 12,3% forventes det å nå svimlende 105,08 milliarder dollar innen 2027, en utvikling som strekker seg fra 2019 til 2027.
Moderne virksomheter fokuserer mer enn noen gang på å skape personlige opplevelser og meningsfulle interaksjoner med kundene sine. Hadoop, med sin evne til å håndtere komplekse problemstillinger og overvinne begrensningene i tradisjonelle tilnærminger, blir stadig mer foretrukket. Dette driver en høyere grad av adopsjon.
For de som ønsker en karriereendring, kan læring av disse ferdighetene være nøkkelen til å låse opp drømmejobben. Men er du egentlig kjent med hva Big Data og Hadoop innebærer og hvordan de bidrar til næringslivet? Hvis svaret er nei, trenger du ikke bekymre deg.
I denne artikkelen skal vi først utforske konseptene Big Data og Hadoop, og deretter se nærmere på ressurser som kan hjelpe deg med å tilegne deg disse ettertraktede ferdighetene. La oss sette i gang!
Hva er egentlig Apache Hadoop og Big Data?
Definisjon av Big Data
Big Data henviser til enorme og komplekse datasett som er vanskelige å håndtere og lagre ved hjelp av konvensjonelle metoder eller databaseløsninger. Det er et vidt tema som omfatter en rekke rammeverk, teknikker og verktøy.
Big data består av data som genereres av en rekke applikasjoner og enheter, for eksempel «black box»-data, transportdata, søkemotorer, aksjemarkedet, strømnett, sosiale medier og mange flere. De ulike prosessene knyttet til Big Data inkluderer innsamling, lagring, kuratering, deling, søk, overføring, visualisering og analyse. Big data finnes i tre hovedformater: strukturert, ustrukturert og semi-strukturert.
Fordelene med Big Data inkluderer:
- Økt organisatorisk effektivitet og reduserte kostnader.
- Mulighet til å tilpasse tilbud basert på kundenes behov, ønsker og preferanser. Dette fører til økt salg og sterkere merkevarebygging.
- Bedre rekrutteringsprosesser med mer nøyaktig vurdering av kandidater.
- Mer informerte og effektive beslutninger.
- Større innovasjonskraft gjennom dypere innsikt.
- Forbedringer innen helsevesen, utdanning og andre viktige sektorer.
- Optimalisering av priser for produkter og tjenester.
Apache Hadoop forklart
Apache Hadoop er et åpen kildekode-rammeverk for programvare som organisasjoner benytter for å lagre og bearbeide store datamengder. Grunnlaget for dette rammeverket er Java, supplert med kode i C og shell-skript. Apache Software Foundation utviklet Hadoop i 2006.
I bunn og grunn er Hadoop et verktøy for å behandle store datamengder og gjøre dem meningsfulle for å generere mer inntekter og andre fordeler. Hadoop-økosystemet har evnen til å løse problemstillinger knyttet til Big Data, noe som forklarer deres nære forhold.
Ulike komponenter utgjør Hadoop-økosystemet, slik som TEZ, Storm, Mahout, MapReduce, osv. Hadoop er kostnadseffektivt, skalerbart, fleksibelt og har innebygd feiltoleranse. Disse egenskapene har bidratt til rask vekst i bruken.
Fordelene med Hadoop omfatter:
- Evnen til å lagre og behandle enorme datamengder på en distribuert måte.
- Raskere databehandling med høy datakraft.
- Robust feiltoleranse som beskytter databehandlingen mot maskinvarefeil. Dersom en node svikter, vil jobben automatisk overføres til andre noder for å sikre uavbrutt databehandling.
- Enkel skalering ved å legge til flere noder for å håndtere større datamengder.
- Fleksibiliteten til å lagre og benytte all type data.
- Som et gratis, åpen kildekode-rammeverk, er Hadoop betydelig rimeligere enn proprietære bedriftsløsninger.
Hvordan tar bedrifter i bruk Big Data og Hadoop?
Hadoop og Big Data har et enormt markedspotensial på tvers av ulike bransjer. I vår digitale tidsalder genereres det milliarder av data gjennom nye teknologier. Disse teknologiene muliggjør lagring og behandling av enorme datamengder, noe som gir virksomheter mulighet til å vokse.
Fra e-handel, media, telekommunikasjon og bank til helsevesen, myndigheter og transport – alle disse sektorene drar nytte av dataanalyse. Bruken av Hadoop og Big Data fortsetter derfor å stige kraftig.
Men hvordan gjøres dette konkret?
La oss se på noen eksempler på hvordan ulike bransjer implementerer Big Data:
- Media, kommunikasjon og underholdning: Bedrifter analyserer kundenes atferd ved hjelp av Hadoop og Big Data Analytics. Resultatene brukes til å tilpasse tjenester og innhold etter målgruppenes behov.
- Utdanning: Utdanningsinstitusjoner benytter disse teknologiene for å spore elevenes utvikling over tid. De brukes også til å evaluere instruktørers prestasjoner basert på fagstoff, elevantall og fremgang.
- Helsevesen: Helseinstitusjoner bruker data for å spore spredningen av sykdommer og iverksette tiltak raskere.
- Bankvirksomhet: Store banker, forhandlere og fondsselskaper bruker Hadoop til å analysere sentiment, forutsi markedstrender, analysere sosiale medier, og for revisjonsprosesser.
Karrieremuligheter innen Hadoop og Big Data
Ifølge IBM er datavitenskap en karriere i sterk vekst. Bare IT, finans og forsikring står for rundt 59 % av etterspørselen etter dataforskere.
Noen av de mest etterspurte ferdighetene omfatter Apache Hadoop, Apache Spark, data mining, maskinlæring, MATLAB, SAS, R, datavisualisering og generell programmering.
Aktuelle stillingstitler inkluderer:
- Dataanalytiker
- Dataforsker
- Big Data-arkitekt
- Dataingeniør
- Hadoop-administrator
- Hadoop-utvikler
- Programvareingeniør
IBM forventer at fagfolk med Apache Hadoop-ferdigheter kan forvente en gjennomsnittslønn på rundt $113 258. Er dette motiverende? La oss se på noen ressurser hvor du kan lære Big Data og Hadoop for å fremme din karriere.
Big Data Arkitekt
Edurekas masterprogram i Big Data-arkitektur hjelper deg å mestre de systemene og verktøyene som brukes av eksperter innen Big Data. Programmet dekker opplæring i Apache Hadoop, Spark stack, Apache Kafka, Talend og Cassandra. Det består av ni kurs og over 200 interaktive læringstimer.
Læreplanen er utviklet basert på grundig forskning av over 5000 globale stillingsbeskrivelser. Her vil du lære ferdigheter som YARN, Pig, Hive, MapReduce, HBase, Spark Streaming, Scala, RDD, Spark SQL, MLlib og fem andre kompetanseområder.
Du kan velge å ta kurset på dagtid, kveldstid, i helger eller på hverdager. Det er også mulig å bytte gruppe. Etter fullført kurs mottar du et sertifikat. Du får livstidstilgang til alt kursinnholdet, inkludert installasjonsveiledninger, quizer og presentasjoner.
Hadoop Grunnleggende
Lær det grunnleggende om Big Data og Hadoop fra Whizlabs for å utvikle dine ferdigheter og åpne dører til spennende muligheter.
Kurset omfatter introduksjon til Big Data, dataanalyse og strømming, Hadoop i skyen, datamodeller, demonstrasjon av Hadoop-installasjon, Python-demo, Hadoop og GCP-demo, samt Python med Hadoop-demo. Kurset inneholder over tre timer med videoer fordelt på åtte forelesninger.
Du får ubegrenset tilgang til kursinnholdet på tvers av ulike enheter, inkludert Mac, PC, Android og iOS, samt god kundestøtte. For å ta kurset kreves forkunnskaper om flere programmeringsspråk avhengig av rollen. Etter fullført kurs og 100 % visning av videoene utstedes et signert kursbevis.
For Nybegynnere
Udemy tilbyr kurset «Big Data & Hadoop for Beginners» som dekker grunnleggende prinsipper for Big Data og Hadoop sammen med HDFS, Hive, Pig og MapReduce, og hvordan man designer rørledninger. Du vil også lære om teknologitrender, Big Data-markedet, lønnstrender og ulike jobbmuligheter innenfor feltet.
Du vil få en forståelse av Hadoop, hvordan det fungerer, komplekse arkitekturer, komponenter og installasjon. Kurset går gjennom bruken av Pig, Hive og MapReduce for å analysere store datamengder. Det tilbys også demonstrasjoner av Hive-spørringer, Pig-spørringer og HDFS-kommandoer, sammen med eksempelskript og datasett.
Dette kurset lærer deg å skrive egne koder i Pig og Hive for å bearbeide store datamengder, og hvordan du designer datapipelines. Du vil også lære om moderne dataarkitektur eller Data Lake, og du får øve deg på å bruke Big Data-sett. For å starte kurset trenger du grunnleggende SQL-kunnskaper, og RDBMS er et pluss.
Spesialisering
Ta Courseras spesialisering i Big Data for å lære om Big Datas grunnleggende metoder fra University of California, San Diego (UCSanDiego) i seks kurs. Det beste er at du kan registrere deg gratis. Kurset vil gi deg ferdigheter i Neo4j, Apache Hadoop, Apache Spark, MongoDB, MapReduce, Cloudera, Datamodeller, datahåndtering, Splunk, datamodellering og grunnleggende maskinlæring, i tillegg til Big Data.
Denne spesialiseringen vil hjelpe deg å ta bedre forretningsbeslutninger ved å forstå hvordan du organiserer, analyserer og tolker store datamengder. Du vil være i stand til å anvende denne kunnskapen til reelle problemer.
Det inkluderer et praktisk prosjekt som du må fullføre for å få sertifisering, som kan deles med potensielle arbeidsgivere. Spesialiseringen tar rundt åtte måneder å fullføre og har en fleksibel timeplan. Du trenger ingen forkunnskaper. Forelesningsundertekster er tilgjengelig på 15 språk, blant annet engelsk, hindi, arabisk, russisk, spansk, kinesisk og koreansk.
Hadoop Rammeverk
I likhet med det forrige tilbudet, gir Coursera kurset «UCSanDiego Hadoop Platform & Application Framework». Det er rettet mot nybegynnere eller programmerere som ønsker å forstå de essensielle verktøyene som trengs for å samle inn og analysere store datamengder.
Selv uten erfaring, kan du lære om rammeverkene Apache Hadoop og Spark gjennom praktiske eksempler. Du lærer om de grunnleggende prosessene og komponentene i Hadoop-programvarestabelen, arkitektur og utførelsesprosesser.
Instruktøren vil også gi oppgaver for å vise hvordan dataforskere bruker sentrale teknikker og konsepter som MapReduce for å løse Big Data-problemer. Etter endt kurs vil du ha ferdigheter i Python, Apache Hadoop og Spark, samt MapReduce.
Kurset er 100 % nettbasert, tar omtrent 26 timer å fullføre, inkluderer et sertifikat som kan deles, og fleksible tidsfrister. Videoteksting er tilgjengelig på 12 språk.
Mestring av Hadoop
Få dyp innsikt ved å lese boken «Mastering Hadoop 3» av Chanchal Singh og Manish Kumar. Dette er en omfattende guide som hjelper deg å mestre de nyeste konseptene i Hadoop 3. Den er tilgjengelig på Amazon.
Boken hjelper deg å forstå Hadoop 3s nye egenskaper og funksjoner, og behandle data gjennom YARN, MapReduce og andre relevante verktøy. Den vil også styrke ferdighetene dine i Hadoop 3, og lære deg å anvende kunnskapen i reelle case-scenarier. Boken gir innsikt i hvordan Hadoop fungerer i sin kjerne, og du vil studere avanserte konsepter for flere verktøy, lære å beskytte klyngen din og finne løsninger. Med denne veiledningen lærer du å håndtere typiske problemer, inkludert hvordan du bruker Kafka effektivt, pålitelighet i meldingsleveringssystemer, design for lav ventetid og håndtering av store datamengder.
Etter endt bok vil du ha dyp innsikt i distribuert databehandling med Hadoop 3, bygge apper på bedriftsnivå med Flick, Spark og andre verktøy, og utvikle høytytende og skalerbare Hadoop-datapipelines.
Lære Hadoop
LinkedIn er et flott sted for å utvide ditt profesjonelle nettverk og forbedre dine kunnskaper og ferdigheter.
Dette firetimers kurset gir en introduksjon til Hadoop, de essensielle filsystemene i Hadoop, MapReduce, prosesseringsmotoren, programmeringsverktøy og Hadoop-biblioteker. Du vil lære å sette opp utviklingsmiljøet, optimalisere og kjøre MapReduce-jobber, bygge arbeidsflyter for å planlegge jobber, og grunnleggende kodespørringer med Pig og Hive.
Du vil også lære om tilgjengelige Spark-biblioteker for bruk med Hadoop-klynger, samt de ulike alternativene for å kjøre ML-jobber i en Hadoop-klynge. Med dette LinkedIn-kurset vil du lære om Hadoop-administrasjon, databaseadministrasjon, databaseutvikling og MapReduce.
LinkedIn gir deg et sertifikat som du kan dele på LinkedIn-profilen din etter fullført kurs. Du kan også laste ned sertifikatet og dele det med potensielle arbeidsgivere.
Grunnleggende
Lær grunnleggende om Big Data fra edX for å forstå hvordan denne teknologien skaper endringer i organisasjoner, samt viktige teknikker og verktøy som PageRank-algoritmer og datautvinning. Kurset er tilgjengelig via University of Adelaide, og over 41 000 personer har allerede registrert seg.
Det er en del av MicroMasters-programmet, varer i ti uker med 8-10 timers arbeidsinnsats per uke, og er GRATIS. Hvis du ønsker et sertifikat, koster det rundt $199. Kurset krever middels kunnskapsnivå og er selvstyrt. Hvis du ønsker å ta et MicroMasters-program i Big Data, anbefales det å gjennomføre «Computational Thinking & Big Data» og «Programming for Data Science» før dette kurset. Du vil lære om betydningen av Big Data, utfordringene selskapene møter under analyse av store datamengder, og hvordan Big Data løser disse problemene. Til slutt vil du forstå ulike Big Data-applikasjoner innen forskning og industri.
Dataingeniør
Udacitys «Data Engineering»-kurs åpner for nye muligheter for din karriere innen datavitenskap. Kursets varighet er estimert til fem måneder, med 5-10 timers innsats per uke.
Kurset krever middels forståelse av SQL og Python. Du lærer å bygge en Data Lake og datavarehus, datamodeller med Cassandra og PostgreSQL, hvordan du arbeider med store datasett ved hjelp av Spark, og datapipeline-automatisering ved hjelp av Apache Airflow.
Mot slutten av kurset vil du anvende ferdighetene dine gjennom et avsluttende prosjekt.
YouTube
Edureka tilbyr et fullt videokurs om Big Data & Hadoop på YouTube.
Hvor bra er ikke det?
Du kan se det når som helst, hvor som helst og helt gratis.
Videoen hjelper deg å lære og forstå disse konseptene i detalj. Kurset passer for både nybegynnere og erfarne fagfolk som ønsker å forbedre sine ferdigheter innen Hadoop.
Videoen tar for seg introduksjon til Big Data, tilknyttede problemer, bruksområder, Big Data Analytics, dets stadier og typer. Deretter forklares Apache Hadoop og dets arkitektur, HDFS og replikering, datablokker, lese/skrivemekanisme, DataNode og NameNode, sjekkpunkt og sekundær NameNode.
Du vil også lære om MapReduce, jobbarbeidsflyt, ordtellingsprogrammet, YARN og dets arkitektur. Det forklares også om Sqoop, Flume, Pig, Hive, HBase, kodeseksjoner, distribuert cache og mer. I den siste timen lærer du om Big Data Engineers, deres ferdigheter, ansvar, læringsvei og hvordan du kan bli en. Videoen avsluttes med intervjuspørsmål som kan hjelpe deg med å mestre jobbintervjuer.
Konklusjon
Fremtiden for datavitenskap ser lys ut, og det er en god grunn til å bygge en karriere innenfor dette feltet. Big Data og Hadoop er to av de mest brukte teknologiene i organisasjoner over hele verden, og det er stor etterspørsel etter kompetanse på disse områdene.
Hvis du er interessert, bør du ta et kurs fra en av de nevnte ressursene, slik at du kan forberede deg på en lukrativ karriere.
Lykke til! 👍