C'è questo punto in tutte le nostre vite in cui pensiamo di cambiare carriera o apprendere le nostre capacità per migliorare la nostra crescita professionale o anche solo per rimanere aggiornati con le tendenze in crescita. Ma un'attenta analisi della tendenza attuale e l'osservazione dei requisiti rappresentano un buon metodo per scegliere con quale set di competenze aggiornare. Guardando il mercato attuale, la tecnologia Hadoop e Big Data sta crescendo estremamente rapidamente e ha anche molte richieste di mercato. Un aumento di interesse per ' Big Data 'Sta spingendo molti responsabili del team di sviluppo a prendere in considerazione Hadoop tecnologia poiché sta diventando sempre più una componente significativa delle applicazioni Big Data. In tal modo, è fondamentale fare l'inventario dei set di abilità richiesti quando si ha a che fare con Hadoop. Secondo Helena Schwenk, analista di MWD Advisors, ha citato a SearchSOA.com che le competenze di un team di implementazione Hadoop a tutto tondo dovrebbero includere esperienza in sistemi distribuiti su larga scala e conoscenza di linguaggi come Giava , C ++, Pig Latin e HiveQL. Dati
È ormai chiaro che avere conoscenza su Java è un'abilità essenziale necessaria in Hadoop . Andiamo avanti e parliamo di quanto sia facile per te passare da Java a Hadoop.
Perché è necessario passare da Java a Big Data?
Uno sguardo alle tendenze del lavoro Java e Hadoop :
Osservando la rappresentazione grafica delle tendenze del lavoro presa da Google, è abbastanza ovvio che la tendenza del lavoro di Hadoop è molto migliore di Java. Detto questo, non significa che ci sia un calo nella tendenza del lavoro basato su Java. È solo che con il crescente aumento di Hadoop e la domanda per le aziende alla ricerca di esperti Java con conoscenze in Hadoop è troppo grande per essere ignorata. Questo è chiaramente visibile nella rappresentazione grafica dell'andamento del lavoro per 'Java con Hadoop' tipo di abilità di lavori.
- Quando si verificano i requisiti di lavoro per Java con competenze Hadoop, c'è un'enorme richiesta, ma non c'è abbastanza professionisti con le suddette competenze per soddisfare i requisiti. Secondo gli sviluppatori Slashdot, JPMorgan Chase e altre società stavano cercando candidati di lavoro in questo campo alla conferenza Hadoop World di quest'anno. Sembra che non siano riusciti a trovare un numero sufficiente di professionisti IT con determinate competenze che include Hadoop MapReduce (script MapReduce scritti in Java). Questo significa paga alta.
- Secondo Dice’s Open Web, Java è il principale responsabile delle assunzioni di competenze alla ricerca di abilità combinate Java-Hadoop. Hadoop con Java è un'abilità preziosa poiché HDFS (Hadoop Distributed File System) è scritto in Java.
- Secondo Business Insider, Hadoop vale almeno $ 103.000 all'anno come stipendio.
- Un lavoro con competenze sui Big Data paga più di $ 106.000 all'anno.
Perché è più facile per un professionista Java passare a Hadoop?
Hadoop è un framework di programmazione open source basato su Java che supporta l'elaborazione di grandi set di dati in un ambiente di elaborazione distribuito. Basato sul modello MapReduce di Google, Hadoop distribuisce i lavori di elaborazione e poi combina i risultati. Gli script MapReduce utilizzati qui sono scritti in Java. Ora, è abbastanza ovvio che per lavorare su Hadoop, la conoscenza di Java è fondamentale. E avere una conoscenza di Java lo rende un gioco da ragazzi quando si tratta di passare a Hadoop.
struttura dei dati e algoritmo in java
Ora, la vera domanda da porsi è sulla capacità di resistenza di Hadoop come percorso di carriera:
IBM, Microsoft e Oracle hanno incorporato Hadoop quest'anno. Altre società con Hadoop e alla ricerca di professionisti Hadoop a novembre 2013 sono:
- Amazzonia (110)
- eBay (53)
- Yahoo! Inc. (37)
- Hortonworks (36)
- Facebook (33)
- Mela (28)
- General Dynamics - IT (28)
- EMC Corporation (27)
- Northrop Grumman (25)
- Twitter (23)
Questo è un chiaro segno che Java to Big Data / Hadoop è la strada da percorrere.
Hai domande per noi? Menzionateli nella sezione commenti e vi risponderemo.
Post correlati:
4 motivi pratici per imparare Hadoop 2.0
7 modi in cui la formazione sui Big Data può cambiare la tua organizzazione
come convertire la stringa fino ad oggi in java