Absolut! Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um Ihrem Lebenslauf Hadoop-Fähigkeiten hinzuzufügen. Lassen Sie uns dies anhand einiger Fakten und Beispiele feststellen.
Haben Sie sich jemals gefragt, welche Technologie hinter der Auto-Tagging-Funktion von Facebook steckt? Wie wäre es mit Überwachungskameras, die auch bei schlechten Lichtverhältnissen einwandfreie Bilder erzeugen können? Die Antwort ist Hadoop und seine bahnbrechenden Fähigkeiten zum Speichern, Verarbeiten und Abrufen von Daten.
Das Speichern von Daten ist eine Sache, aber das Verarbeiten und Abfragen ist ein völlig anderes Ballspiel. Wenn Big Data ein Rugby-Team ist, dann ist Hadoop der beste Quarterback, den Sie finden können!
Dank Hadoop kann Facebook alle Informationen über eine Person speichern und zeigt die genaue Uhrzeit und das Datum einer Aktivität in ihrem Profil an. Alle Informationen über eine Person sind Big Data und Hadoop hilft beim Rendern.
Alle Hadoop-Daten werden auf HDFS (Hadoop Distributed File System) gespeichert, das sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten kann. Konkurrenten von Hadoop (wie RDBMS und Excel) können nur strukturierte Daten speichern. Dies ist ein wesentlicher Faktor, warum Hadoop der große Vater ist, der traditionellen Datenverarbeitungswerkzeugen eine Chance gibt. Hadoop führt die Verarbeitung in der Nähe der Daten durch, während RDBMS die Daten über das Netzwerk über die E / A übertragen muss, um dieselben Daten zu verarbeiten.
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Denkanstöße: Kann Hadoop die Ergebnisse der Situation anhand eines Datensatzes vorhersagen?
Diese Grafik zeigt das exponentielle Wachstum der Daten im Laufe der Jahre. Wenn Sie es genauer betrachten, werden Sie feststellen, dass unstrukturierte Daten 90% aller Daten auf der Welt ausmachen. Wenden Sie einfach das Prinzip von Angebot und Nachfrage an, und wir können feststellen, dass immer mehr unstrukturierte Daten nur Fachleute hervorbringen, die diese Daten reparieren können. Grund genug für eine Person, nach einem Job zu suchen, der sich mit unstrukturierten Daten, auch bekannt als Big Data, befasst. Haben Sie keine Zweifel, dass dies der richtige Zeitpunkt ist, um Hadoop zu lernen.
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Wie effektiv ist Hadoop in Wirklichkeit im Vergleich zu RDBMS?
Hadoop schlägt jedes andere Datenverarbeitungswerkzeug direkt aus dem Park. RDBMS und Excel können Daten effizient verwalten, die einige hundert Excel-Tabellen nicht überschreiten. Wie steht es jedoch mit tausend solcher Dateien, die verwaltet werden müssen? Kehren wir noch einmal zum Facebook-Beispiel zurück. Das Datenprotokoll mit den Aktivitätsdetails eines Facebook-Benutzers kann nicht in Excel gespeichert werden, zumindest nicht alle historischen Daten eines Benutzers aus Jahrzehnten. In Hadoop können Daten auch lose strukturiert sein, aber RDBMS erfordert, dass die Daten konsistenter und in einem erkennbaren Format sind.
Schauen Sie sich den Vergleich zwischen RDBMS und Hadoop an und Sie werden selbst wissen, welche besser abschneiden.
Ich habe eine letzte Statistik für Sie, die alle Zweifel daran besiegelt, ob Hadoop eine gute Berufswahl istEis.
Diese Grafik ist ein Beispiel für die wachsende Nachfrage nach Hadoop-Fachleuten und wird erst in den folgenden Wochen steigen.
Leider können Sie und ich die Technologie nicht ändern. Bestenfalls können wir damit Schritt halten, sich weiterentwickelnde Technologien erlernen und für unsere Arbeitsplätze unverzichtbar werden. Es ist der richtige Zeitpunkt, um Hadoop zu lernen und die Big Data-Welle zu fahren.
Hast du eine Frage an uns? Bitte erwähnen Sie es in den Kommentaren und wir werden uns bei Ihnen melden.
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