Is dit het juiste moment om Hadoop te leren kennen?



Deze blogpost bespreekt waarom er nooit een betere tijd is geweest om Hadoop te leren kennen. Ontdek hoe Hadoop-training u kan helpen in uw big data-carrière.

Absoluut! Er is nog nooit een beter moment geweest om Hadoop-vaardigheden aan je cv toe te voegen. Laten we dit vaststellen met een paar feiten en voorbeelden.

Heb je je ooit afgevraagd wat de technologie is achter de autotagging-functie van Facebook? Hoe zit het met bewakingscamera's die zelfs bij weinig licht onberispelijke beelden kunnen genereren? Het antwoord is Hadoop en zijn baanbrekende mogelijkheden om gegevens op te slaan, te verwerken en op te halen.





Het opslaan van gegevens is één ding, maar het verwerken en opvragen ervan is een heel ander balspel. Als Big Data een rugbyteam is, dan is Hadoop de beste quarterback die je kunt vinden!

Dankzij Hadoop kan Facebook alle informatie over een persoon opslaan en de exacte tijd en datum van een activiteit op zijn / haar profiel aangeven. Alle informatie over een persoon is Big Data en Hadoop helpt bij het weergeven ervan.



Alle Hadoop-gegevens worden opgeslagen op HDFS (Hadoop Distributed File System), dat zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens kan bevatten. Concurrenten van Hadoop (zoals RDBMS en Excel) kunnen alleen gestructureerde data opslaan. Dit is een belangrijke factor waarom Hadoop de grote vader is die traditionele tools voor gegevensverwerking hun geld geeft. Hadoop doet de verwerking in de buurt van de gegevens, terwijl RDBMS de gegevens nodig heeft om via het netwerk via de I / O te worden overgedragen om dezelfde gegevens te verwerken.

Stof tot nadenken: Kan Hadoop de uitkomsten van een situatie voorspellen op basis van een dataset?

Growth-of-data-learn-hadoop



hoe mysql-database in java te verbinden

Deze grafiek toont de exponentiële groei van gegevens door de jaren heen. Bekijk het eens van dichterbij en u zult merken dat ongestructureerde data 90% van alle data in de wereld uitmaakt. Pas simpelweg het principe van vraag en aanbod toe en we kunnen ons realiseren dat steeds meer ongestructureerde data die rondzweven alleen maar aanleiding geeft tot professionals die deze data kunnen repareren. Dat is reden genoeg voor iemand om op zoek te gaan naar een baan die zich bezighoudt met ongestructureerde data oftewel Big Data. Twijfel er niet aan dat dit het juiste moment is om Hadoop te leren kennen.

Hoe effectief is Hadoop eigenlijk in vergelijking met RDBMS?

activiteit levenscyclus van android

Hadoop slaat elke andere tool voor gegevensverwerking rechtstreeks uit het park. RDBMS en Excel kunnen efficiënt zijn in het beheren van gegevens van niet meer dan een paar honderd Excel-sheets, maar hoe zit het met duizend van dergelijke bestanden die moeten worden onderhouden? Laten we nog eens teruggaan naar het Facebook-voorbeeld. Het datalog met activiteitsgegevens van een Facebook-gebruiker kan niet in Excel worden opgeslagen, althans niet alle historische gegevens van een gebruiker die dateren van decennia. Ook kunnen in Hadoop gegevens losjes gestructureerd zijn, maar RDBMS vereist dat de gegevens consistenter en in een herkenbaar formaat zijn.

RDBMS-Vs-Hadoop-learn-hadoop

Bekijk de vergelijking tussen RDBMS en Hadoop en u weet zelf welke het beste is.

Ik heb nog een laatste statistiek voor je die alle twijfels zal wegnemen of Hadoop een goede carrièrekeuze isijs.

Hadoop-job-trends-learn-hadoop

Deze grafiek illustreert de groeiende vraag naar Hadoop-professionals en zal de komende weken alleen maar stijgen.

Helaas kunnen jij en ik de technologie niet veranderen. In het beste geval kunnen we ermee gelijke tred houden en evoluerende technologieën leren en onmisbaar worden op onze werkplekken. Dit is het juiste moment om Hadoop te leren kennen en mee te gaan met de Big Data-golf.

Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het in het opmerkingengedeelte en we nemen contact met u op.

hoe u het Java-programma kunt beëindigen

Gerelateerde berichten:

Heb je Java nodig om Hadoop te leren?