Hadoop 학습의 큰 이점

Hadoop은 데이터 집약적인 분산 애플리케이션을 지원하는 소프트웨어 프레임워크입니다. 애플리케이션이 여러 노드와 페타바이트 규모의 데이터와 함께 작동할 수 있도록 하는 오픈 소스 소프트웨어입니다. Google의 MapReduce 및 Google 파일 시스템(GFS) 논문 계열에서 개발된 가장 인기 있는 빅 데이터 기술입니다. 병렬로 작동할 수 있는 대량의 데이터를 저장하기 위해 방대한 컴퓨터 클러스터를 사용하는 데 필요한 리소스를 제공합니다.

간략한 개요

Apache의 무료 라이선스 소프트웨어인 Hadoop은 복잡하고 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 포함한 빅 데이터를 관리하는 대중적인 수단으로 부상했습니다. 그 인기는 커뮤니티 하드웨어 클러스터에서 비용 효율적인 방식으로 대량의 데이터를 저장, 분석 및 액세스할 수 있는 능력에서 비롯됩니다.

빅데이터 솔루션의 의의

연구에 따르면 우리는 매일 평균 2500조 바이트의 데이터를 생성하며, 이는 점진적인 속도로 증가하고 있습니다. 전 세계 수백만 명의 사람들이 프로필 사진을 변경하기 위해 Facebook에 로그온하고, 단순히 데이터 클러스터에 버려지는 이메일과 검색 엔진에서 더 많은 데이터가 생성됩니다. 이 모든 중요하지 않은 데이터 중에는 시장 동향을 만들거나 깨뜨릴 수 있는 비즈니스 인텔리전스의 금광으로 입증될 수 있는 데이터가 많이 있습니다. 캡처된 데이터의 80%는 구조화되지 않고 소셜 미디어 게시물, 이미지 및 비디오를 포함한 디지털 미디어, GPS 신호, 거래 기록 등 다양한 소스에서 수집됩니다. 이 모든 것이 빅 데이터를 구성하고 기업은 데이터를 종합적으로 분석하여 통찰력을 얻기 위해 비용 효율적이고 혁신적인 정보 처리 시스템을 모색합니다.

Hadoop은 어디에 있습니까?

Hadoop은 빅 데이터 관리를 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 유연한 시스템을 통해 기업은 안전한 환경에서도 지역 및 장치 전반에 걸쳐 시간 효율적인 방식으로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 매일 더 많은 데이터가 생성됨에 따라 데이터 관련성도 같은 속도로 발생하고 있습니다. 따라서 타이밍이 매우 중요합니다. 또한 비용 효율적인 솔루션을 통해 기업은 더 높은 ROI를 얻을 수 있으며 대부분의 비즈니스 거래에 모바일 장치가 사용됨에 따라 모바일 장치에서 데이터 액세스가 매우 중요해집니다.

하둡의 최고 기능

• 확장 성 – 오픈 소스의 특성상 성장 곡선의 초기 단계에서 기업이 Hadoop에 액세스할 수 있으므로 시스템은 비즈니스와 함께 성장할 것입니다.
• 비용 효율성 – 스토리지용 컴퓨터 클러스터와 함께 빅 데이터를 사용하면 스토리지 테라바이트당 비용이 크게 감소합니다.
• 오류 처리 – 노드가 손실되면 시스템이 작업을 다른 위치로 리디렉션하므로 지연 없이 데이터 처리가 계속됩니다.
• 유연성 – 여러 소스 및 형식의 데이터를 Hadoop에 저장하고 처리할 수 있습니다. 사전 정의된 회로도는 데이터 분석에 필수적이지 않습니다.

하둡 애플리케이션

Hadoop을 사용하면 사용자가 질문을 구성하여 표준 문제에 대한 답을 밝힐 수 있으므로 모든 데이터를 사용할 수 있습니다. 분석에 사용할 수 있는 단순한 데이터 샘플 대신 완전한 데이터 세트를 만듭니다. 이를 통해 기업은 심층 분석을 수행하고 즉각적인 결과를 도출할 수 있습니다.

• 신제품에 대한 아이디어
• 연구, 개발 및 마케팅 분석
• 일상 업무 개요
• 생산성 측정
• 네트워크 모니터링
• 로그 및/또는 클릭 분석

Hadoop 학습의 큰 이점

큰 경력 기회

Fortune지 선정 100대 비즈니스 및 기술 고위 경영진의 경영진 90명을 대상으로 한 설문 조사에 따르면 최소 90%의 조직이 이미 빅 데이터를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 증가하는 업계 요구 사항을 충족하려면 Hadoop 경험이 있는 IT 전문가가 시급합니다. 데이터 활용은 중요한 기술이 필요한 경쟁 계획 및 전략 개발에서 중요한 역할을 할 수 있음이 입증되었습니다. 따라서 기업은 적절한 기술을 갖춘 전문가에게 높은 가격을 지불할 용의가 있습니다.

큰 급여 패키지

데이터는 모든 비즈니스의 중추이므로 빠른 데이터 처리와 시기적절한 액세스에 대한 수요가 항상 증가하고 있습니다. 고급 시스템을 갖춘 Hadoop은 이러한 요구 사항을 해결하므로 모든 회사에서 Hadoop 전문가는 항상 높은 급여를 받을 것입니다. 실제로 빅 데이터 관련 언어 및 데이터베이스에 대한 기술을 갖춘 IT 전문가는 가장 건강한 급여 수표를 누리고 있습니다. Hadoop 채용 공고가 지난 1년 동안 64% 증가함에 따라 Hadoop은 빅 데이터 부문의 리더로 떠올랐습니다. Hadoop 전문가의 평균 급여는 USD 109,000 이상으로 Unix, SAP, IBM Mainframe, VB, .NET, MySQL, C++, Java Script, VM Ware 및 Teradata를 포함한 다른 빅 데이터 작업의 평균 USD 106,000보다 높습니다. .

대기업 채용

Microsoft, yahoo, Google, Cisco, eBay, IBM, LinkedIn, Oracle, Amazon, Tata 및 HP와 같은 주요 회사에서 Hadoop 기술을 보유한 17,000명 이상의 직원이 있습니다. 기업은 다음을 찾고 있습니다.

• 빅 데이터 시각화
• 데이터 과학자
• 빅데이터 분석가
• 빅데이터 엔지니어
• 빅 데이터 아키텍트

빅데이터와 하둡 시장의 성장

Hadoop 전문가에 대한 수요에서 긍정적인 추세를 관찰할 수 있습니다. Hadoop은 추가 도구나 전문 컨설팅이 거의 없이 원시 데이터를 실행 가능한 분석으로 처리할 수 있는 기능을 통해 빅 원시 데이터의 미래로 선전됩니다. 이는 더 나은 비즈니스 인텔리전스를 위한 기반을 매우 높은 가격으로 제공합니다. Hadoop을 지원하는 턴키 솔루션을 개발하는 공급업체가 늘어남에 따라 학습 곡선을 단축하고 Hadoop 투자에 대한 ROI를 더 빨리 누릴 수 있는 도구가 제공됩니다. Hadoop과의 손쉬운 통합으로 기존 BI 설정의 타사 솔루션도 Hadoop 시스템과 쉽게 동기화할 수 있습니다.

개선에 크게 기여하는 활발한 개발자 커뮤니티가 있는 오픈 소스 플랫폼으로서 Hadoop 아키텍처는 엄청난 진화를 겪고 있습니다. 아직 프로토타입 단계에 있거나 애플리케이션 테스트를 진행 중인 Hadoop 도구가 많이 있습니다. 점차적으로 Hadoop이 데이터를 캡처, 구성 및 분석하는 턴키 시스템으로 등장하는 것을 관찰할 수 있습니다.