Большие преимущества изучения Hadoop

Hadoop — это программная платформа, которая предлагает поддержку распределенных приложений, интенсивно использующих данные. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое позволяет приложениям работать с несколькими узлами и петабайтами данных. Это самая популярная технология больших данных, которая была разработана в рамках документов Google MapReduce и Google File System (GFS). Он предоставляет ресурсы, необходимые для использования огромного кластера компьютеров для хранения большого объема данных, которые можно обрабатывать параллельно.

Краткий обзор

Как бесплатное программное обеспечение от Apache, Hadoop стал популярным средством для управления большими данными, включая сложные, структурированные и неструктурированные данные. Его популярность связана с его способностью хранить, анализировать и получать доступ к большим объемам данных экономически эффективным способом в кластерах общественного оборудования.

Значение решения для больших данных

Согласно исследованиям, каждый день мы создаем в среднем 2,5 квинтиллиона байт данных, которые увеличиваются с нарастающей скоростью. Миллионы людей по всему миру заходят на Facebook, чтобы изменить изображение своего профиля, и больше данных генерируется из электронных писем и поисковых систем, которые просто сбрасываются в кластер данных. Среди всех этих несущественных данных есть большой процент данных, которые могут оказаться золотой жилой для бизнес-аналитики, которые могут создавать или разрушать рыночные тенденции. 80% собранных данных неструктурированы и собраны из различных источников, включая сообщения в социальных сетях, цифровые медиа, включая изображения и видео, сигналы GPS, записи транзакций и многие другие. Все это представляет собой большие данные, и компании ищут экономически эффективные и инновационные системы обработки информации, чтобы получить представление путем всестороннего анализа данных.

Где появляется Hadoop?

Hadoop предоставляет экономичное решение для управления большими данными. Его гибкая система позволяет бизнесу получать доступ к данным в кратчайшие сроки, независимо от географического положения и устройства, причем в безопасной среде. По мере того, как каждый день генерируется больше данных, неактуальность данных также происходит с той же скоростью; следовательно, время очень важно. Кроме того, экономически эффективное решение позволит предприятиям получать более высокую рентабельность инвестиций, а поскольку мобильные устройства используются для большинства бизнес-транзакций, доступ к данным на мобильных устройствах становится крайне важным.

Лучшие возможности Hadoop

• Масштабируемость — природа с открытым исходным кодом делает Hadoop доступным для предприятий на ранней стадии кривой роста, следовательно, система будет расти вместе с бизнесом.
• Экономическая эффективность — значительное снижение стоимости терабайта хранилища может быть достигнуто при использовании больших данных с кластером компьютеров для хранения.
• Обработка ошибок — если узел потерян, система перенаправляет работу в другое место, поэтому обработка данных продолжается без каких-либо задержек.
• Гибкость — данные из нескольких источников и форматов могут храниться и обрабатываться в Hadoop, для анализа данных не требуется предварительно определенная схема.

Приложения Hadoop

Hadoop позволяет пользователю формулировать вопросы, чтобы найти ответы на стандартные проблемы, тем самым делая все данные пригодными для использования. Это делает полные наборы данных вместо простых выборок данных доступными для анализа. Это позволяет предприятиям проводить глубокий анализ и получать немедленные результаты для:

• Идеи по новым продуктам
• Исследования, разработки и маркетинговый анализ
• Обзор ежедневных операций
• Измерение производительности
• Мониторинг сети
• Лог и/или анализ кликов

Большие преимущества изучения Hadoop

Большие карьерные возможности

Опрос среди 90 руководителей высшего звена из списка Fortune 100 Senior Business & Technology показал, что не менее 90% организаций уже работают с большими данными. Существует острая потребность в ИТ-специалистах с опытом работы с Hadoop для удовлетворения растущих потребностей отрасли. Было доказано, что использование данных может сыграть важную роль в конкурентных планах и разработке стратегии, что требует критических навыков. Следовательно, предприятия готовы платить высокие цены за профессионалов с нужными навыками.

Пакеты «Большая зарплата»

Поскольку данные являются основой любого бизнеса, существует и всегда будет процветающая потребность в быстрой обработке данных и своевременном доступе. Hadoop с его продвинутой системой удовлетворяет эту потребность, а значит, в любой компании специалист по Hadoop всегда будет хорошо оплачиваться. Фактически, ИТ-специалисты, обладающие навыками работы с языками и базами данных, связанными с большими данными, получают одни из самых высоких заработков. Поскольку в прошлом году число объявлений о найме сотрудников Hadoop выросло на 64 %, компания Hadoop стала лидером в категории больших данных. Средняя зарплата профессионалов Hadoop составляет более 109 000 долларов США, что выше, чем в среднем 106 000 долларов США для других рабочих мест, связанных с большими данными, включая Unix, SAP, IBM Mainframe, VB, .NET, MySQL, C++, Java Script, VM Ware и Teradata. .

Найм в крупную компанию

В крупных компаниях, таких как Microsoft, Yahoo, Google, Cisco, eBay, IBM, LinkedIn, Oracle, Amazon, Tata и HP, работает более 17 000 сотрудников с навыками работы с Hadoop. Компании ищут:

• Визуализация больших данных
• Специалист по данным
• Аналитик больших данных
• Инженер по большим данным
• Архитектор больших данных

Большие данные и рост рынка Hadoop

Наблюдается положительная динамика спроса на специалистов Hadoop. Hadoop рекламируется как будущее больших необработанных данных благодаря его способности обрабатывать необработанные данные в действенную аналитику с небольшими дополнительными инструментами или профессиональным консультированием. Он закладывает основу для более качественной бизнес-аналитики по очень низкой цене. Поскольку все больше поставщиков разрабатывают готовые решения для поддержки Hadoop, доступны инструменты для сокращения кривой обучения и более быстрой окупаемости инвестиций в Hadoop. Их простая интеграция с Hadoop позволяет легко синхронизировать сторонние решения существующей настройки бизнес-аналитики с системой Hadoop.

Как платформа с открытым исходным кодом с активным сообществом разработчиков, которые вносят большой вклад в ее улучшение, архитектура Hadoop претерпевает масштабную эволюцию. Многие инструменты Hadoop все еще находятся на стадии прототипа или проходят тестирование приложений. Постепенно мы можем наблюдать, как Hadoop превращается в готовую систему, которая собирает, систематизирует и анализирует данные.