È il momento giusto per me per imparare Hadoop?



Questo post del blog spiega perché non c'è mai stato un momento migliore per imparare Hadoop. Scopri come la formazione Hadoop può aiutarti nella tua carriera nei Big Data.

Assolutamente! Non c'è mai stato momento migliore per aggiungere le competenze Hadoop al tuo curriculum. Stabiliamo questo con alcuni fatti ed esempi.

come diventare ingegnere ai

Ti sei mai chiesto qual è la tecnologia alla base della funzione di codifica automatica di Facebook? Che ne dici di telecamere di sorveglianza in grado di generare immagini impeccabili anche in condizioni di scarsa illuminazione? La risposta è Hadoop e le sue capacità rivoluzionarie di archiviare, elaborare e recuperare i dati.





Archiviare i dati è una cosa, ma elaborarli e interrogarli è un gioco da ragazzi completamente diverso. Se Big Data è una squadra di rugby, Hadoop è il miglior quarterback che puoi trovare!

Grazie ad Hadoop, Facebook è in grado di memorizzare tutte le informazioni su una persona e indica l'ora e la data esatte di un'attività sul suo profilo. Tutte le informazioni su una persona sono Big Data e Hadoop aiuta a renderle tutte.



Tutti i dati Hadoop vengono archiviati su HDFS (Hadoop Distributed File System) che può ospitare dati sia strutturati che non strutturati. I concorrenti di Hadoop (come RDBMS ed Excel) possono memorizzare solo dati strutturati. Questo è un fattore importante per cui Hadoop è il grande papà che sta dando agli strumenti di gestione dei dati tradizionali una corsa per i loro soldi. Hadoop esegue l'elaborazione vicino ai dati mentre RDBMS ha bisogno che i dati vengano trasferiti sulla rete tramite l'I / O per elaborare gli stessi dati.

Cibo per la mente: Hadoop può prevedere i risultati della situazione sulla base di un set di dati?

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Questo grafico mostra la crescita esponenziale dei dati nel corso degli anni. Dai un'occhiata più da vicino e noterai che i dati non strutturati rappresentano il 90% di tutti i dati nel mondo. Basta applicare il principio della domanda e dell'offerta e possiamo renderci conto che sempre più dati non strutturati che fluttuano danno origine solo a professionisti che possono correggere questi dati. Questo è un motivo sufficiente per una persona per cercare un lavoro che si occupa di dati non strutturati, noti anche come Big Data. Non avere dubbi sul fatto che questo sia il momento giusto per imparare Hadoop.

In realtà, quanto è efficace Hadoop rispetto a RDBMS?

Hadoop elimina qualsiasi altro strumento di gestione dei dati direttamente dal parco. RDBMS ed Excel possono essere efficienti nella gestione dei dati che non superano alcune centinaia di fogli Excel, ma che dire di un migliaio di tali file che devono essere mantenuti? Torniamo di nuovo all'esempio di Facebook. Il registro dati contenente i dettagli dell'attività di un utente Facebook non può essere memorizzato in Excel, almeno non tutti i dati storici di un utente risalenti a decenni fa. Inoltre, in Hadoop i dati possono essere strutturati in modo approssimativo, ma RDBMS richiede che i dati siano più coerenti e in un formato riconoscibile.

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Dai un'occhiata al confronto tra RDBMS e Hadoop e saprai da solo quale è la tariffa migliore.

Ho un'ultima statistica per te che sigillerà tutti i dubbi sul fatto che Hadoop sia una buona scelta per la carrieraghiaccio.

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Questo grafico è un'illustrazione della crescente domanda di professionisti Hadoop e aumenterà solo nelle settimane a seguire.

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Sfortunatamente io e te non possiamo cambiare tecnologia. Nella migliore delle ipotesi, possiamo stare al passo con esso e apprendere tecnologie in evoluzione e diventare indispensabili per i nostri luoghi di lavoro. È il momento giusto per imparare Hadoop e cavalcare l'onda dei Big Data.

Hai domande per noi? Per favore menzionalo nella sezione commenti e ti risponderemo.

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