Große Vorteile beim Erlernen von Hadoop

Hadoop ist ein Software-Framework, das Unterstützung für datenintensive verteilte Anwendungen bietet. Es handelt sich um Open-Source-Software, die es Anwendungen ermöglicht, mit mehreren Knoten und Petabytes an Daten zu arbeiten. Es ist die beliebteste Big Data-Technologie, die in Anlehnung an Googles MapReduce- und Google File System (GFS)-Papiere entwickelt wurde. Es stellt die Ressourcen bereit, die erforderlich sind, um eine riesige Gruppe von Computern zum Speichern großer Datenmengen zu verwenden, die parallel betrieben werden können.

Ein kurzer Überblick

Als kostenlose Lizenzsoftware von Apache hat sich Hadoop zu einem beliebten Mittel zur Verwaltung großer Datenmengen entwickelt, einschließlich komplexer, strukturierter und unstrukturierter Daten. Seine Popularität ergibt sich aus seiner Fähigkeit, große Datenmengen auf kostengünstige Weise über Cluster von Community-Hardware zu speichern, zu analysieren und darauf zuzugreifen.

Bedeutung der Big-Data-Lösung

Laut Untersuchungen erstellen wir jeden Tag durchschnittlich 2,5 Quintillionen Bytes an Daten, die inkrementell zunehmen. Millionen von Menschen auf der ganzen Welt melden sich bei Facebook an, um ihr Profilbild zu ändern, und es werden mehr Daten aus E-Mails und Suchmaschinen generiert, die einfach in einem Datencluster abgelegt werden. Unter all diesen belanglosen Daten gibt es einen großen Prozentsatz von Daten, die sich als Goldmine für Business Intelligence erweisen können, die Markttrends machen oder brechen kann. 80 % der erfassten Daten sind unstrukturiert und stammen aus verschiedenen Quellen, darunter Beiträge in sozialen Medien, digitale Medien wie Bilder und Videos, GPS-Signale, Transaktionsaufzeichnungen, um nur einige zu nennen. All dies macht Big Data aus und Unternehmen suchen nach kostengünstigen und innovativen Informationsverarbeitungssystemen, um durch umfassende Analyse der Daten Erkenntnisse zu gewinnen.

Wo kommt Hadoop ins Spiel?

Hadoop bietet eine kostengünstige Lösung für die Verwaltung von Big Data. Sein flüssiges System ermöglicht es dem Unternehmen, zeiteffizient auf die Daten zuzugreifen, über Regionen und Geräte hinweg, und das in einer sicheren Umgebung. Da jeden Tag mehr Daten generiert werden, tritt auch die Datenirrelevanz im gleichen Tempo auf; Daher ist das Timing sehr wichtig. Darüber hinaus wird eine kostengünstige Lösung es Unternehmen ermöglichen, einen höheren ROI zu erzielen, und da mobile Geräte für die meisten Geschäftstransaktionen verwendet werden, wird der Datenzugriff auf mobilen Geräten äußerst wichtig.

Beste Features von Hadoop

• Skalierbar – seine Open-Source-Natur macht Hadoop für Unternehmen in der frühen Phase der Wachstumskurve zugänglich, daher wird das System mit dem Unternehmen wachsen
• Kosteneffizienz – Eine beträchtliche Senkung der Kosten pro Terabyte Speicher kann mit Big Data mit seinem Cluster von Computern für die Speicherung erlebt werden.
• Umgang mit Fehlern – Wenn ein Knoten verloren geht, leitet das System die Arbeit an einen anderen Ort um, sodass die Datenverarbeitung ohne Verzögerung fortgesetzt wird
• Flexibilität – Daten aus mehreren Quellen und Formaten können auf Hadoop gespeichert und verarbeitet werden, ein vordefiniertes Schema ist für die Datenanalyse nicht unbedingt erforderlich.

Hadoop-Anwendungen

Hadoop ermöglicht es dem Benutzer, Fragen zu formulieren, um Antworten auf Standardprobleme zu finden, wodurch alle Daten nutzbar gemacht werden. Es stellt vollständige Datensätze statt bloßer Datenstichproben für die Analyse zur Verfügung. Dies ermöglicht Unternehmen eine gründliche Analyse und sofortige Ergebnisse für –

• Ideen für neue Produkte
• Forschung, Entwicklung und Marketinganalyse
• Überblick über das Tagesgeschäft
• Produktivitätsmessung
• Netzwerküberwachung
• Protokoll- und/oder Klickanalyse

Große Vorteile des Erlernens von Hadoop

Große Karrierechance

Eine Umfrage unter 90 Führungskräften von Fortune 100 Senior Business & Technology Executives ergab, dass mindestens 90 % der Unternehmen bereits mit Big Data arbeiten. Es besteht ein dringender Bedarf an IT-Experten mit Hadoop-Erfahrung, um den wachsenden Anforderungen der Branche gerecht zu werden. Es ist bewiesen, dass die Nutzung von Daten eine wichtige Rolle bei Wettbewerbsplänen und der Strategieentwicklung spielen kann, was kritische Fähigkeiten erfordert. Daher sind Unternehmen bereit, hohe Preise für Fachkräfte mit den richtigen Fähigkeiten zu zahlen.

Große Gehaltspakete

Da Daten das Rückgrat eines jeden Unternehmens sind, besteht und wird es immer einen wachsenden Bedarf an schneller Datenverarbeitung und zeitnahem Zugriff geben. Hadoop mit seinem fortschrittlichen System erfüllt diesen Bedarf, und daher wird der Hadoop-Spezialist in jedem Unternehmen immer gut bezahlt. Tatsächlich genießen IT-Experten mit Kenntnissen in Big-Data-bezogenen Sprachen und Datenbanken einige der gesündesten Gehaltsschecks. Da die Stellenausschreibungen für Hadoop im vergangenen Jahr um 64 % gestiegen sind, hat sich Hadoop zum Marktführer in der Kategorie „Big Data“ entwickelt. Hadoop-Profis erhalten ein Durchschnittsgehalt von über 109.000 USD, was höher ist als der Durchschnitt von 106.000 USD für andere Big-Data-Jobs, darunter Unix, SAP, IBM Mainframe, VB, .NET, MySQL, C++, Java Script, VM Ware und Teradata .

Einstellung von großen Unternehmen

Es gibt mehr als 17.000 Mitarbeiter mit Hadoop-Kenntnissen in großen Unternehmen wie Microsoft, Yahoo, Google, Cisco, eBay, IBM, LinkedIn, Oracle, Amazon, Tata und HP. Unternehmen suchen:

• Big Data visualisieren
• Datenwissenschaftler
• Big-Data-Analyst
• Big-Data-Ingenieur
• Big-Data-Architekt

Marktwachstum für Big Data und Hadoop

Bei der Nachfrage nach Hadoop-Spezialisten ist ein positiver Trend zu beobachten. Hadoop wird als die Zukunft von Big Raw Data angepriesen, mit seiner Fähigkeit, Rohdaten mit wenig zusätzlichen Tools oder professioneller Beratung zu umsetzbaren Analysen zu verarbeiten. Es legt den Grundstein für bessere Business Intelligence, und das zu einem sehr günstigen Preis. Da immer mehr Anbieter schlüsselfertige Lösungen zur Unterstützung von Hadoop entwickeln, stehen Tools zur Verfügung, um die Lernkurve zu verkürzen und einen schnelleren ROI bei einer Hadoop-Investition zu erzielen. Durch die einfache Integration mit Hadoop lassen sich die Lösungen von Drittanbietern bestehender BI-Einrichtungen auch problemlos mit dem Hadoop-System synchronisieren.

Als Open-Source-Plattform mit einer aktiven Entwickler-Community, die stark zu ihrer Verbesserung beiträgt, unterliegt die Hadoop-Architektur einer massiven Weiterentwicklung. Viele Hadoop-Tools befinden sich noch im Prototypenstadium oder befinden sich in Anwendungstests. Allmählich können wir beobachten, wie sich Hadoop zu einem schlüsselfertigen System entwickelt, das Daten erfasst, organisiert und analysiert.