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如何成为成功的大数据Hadoop开发人员

任何经历大量数据涌入的公司都知道,处理正常数据量的传统方法无法处理大数据所闻名的那种卷。 Hadoop是一个跨多个服务器工作以存储,管理和分发大量数据的开源框架,它是解决此问题的方法之一。

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HDFS(Hadoop分布式文件系统)将大文件分解为指定大小的小块(每个块的默认大小为128mb),并将它们分布在不同的节点上。

HDFS(Hadoop分布式文件系统)

因此,大数据Hadoop开发人员是一位软件开发专业人员,他了解大数据的挑战,可以利用Hadoop等数据系统和体系结构来解决这些挑战并提高系统效率。

为什么您应该成为大数据Hadoop开发人员

hadoop开发人员职位

Hadoop中的机会非常多,而工作也很有意义。如上例中的确实来自.com所示,专业的Hadoop开发人员可以期望平均年薪为100,000美元。因此产生的问题是,“这个利润丰厚的行业会留在这里吗?”

Hadoop将继续存在,并且它的采用正在飞速增长。为了支持这种观点, Hortonworks的总经理Vamsi K.Chemitiganti Hadoop提供商指出,科技初创公司Hortonworks的年收入达到1亿美元,比技术领域中的任何其他初创公司都要快。他还指出,大多数大型企业已经开始部署Hadoop。福布斯的预测显示,到2011年,Hadoop将达到$ 99.31B。

自采用以来,Hadoop因其可扩展性而享有盛誉,使其成为存储和处理数据的可靠平台。采用Hadoop不仅使处理大数据具有成本效益,而且易于与Spark等分析软件集成,使其成为处理各种工作负载的理想工具。因此,Hadoop对于产生和使用大数据的保险,银行,制造,电信和在线零售等垂直行业的企业来说是无价的。例如,卫生部门从电子病历,可穿戴设备和医疗设备等中获得了大量信息流。 Hadoop允许此类机构存储,映射和处理所有这些数据,并在涉及治愈和治疗的决策中利用它们,而这一切都是以可管理的成本进行的。

反过来,这对Hadoop开发人员提出了很高的要求。

大数据& hadoop trend

Google的趋势表明,Hadoop在过去5年中一直保持稳定增长。同样值得注意的是,与此同时,大数据也经历了类似的趋势,这引发了大数据和Hadoop都有光明前景的争论。

大数据Hadoop开发人员的角色和职责

大数据Hadoop开发人员基本上是软件程序员,并且他们只为大数据Hadoop编写解决方案。大数据Hadoop开发人员的典型工作例程涉及以下内容:

  • 创建和实施Hadoop解决方案
  • 使用SQL和NoSQL
  • 数据仓库知识
  • Hadoop配置和支持
  • 设计用于高速跟踪和查询数据的Web解决方案
  • 全面了解Hadoop及其在生态系统中的工作方式
  • 使用MapReduce创建代码
  • 管理和监视日志文件
  • 构建Hadoop集群
  • 使用Pig和Hive预处理数据
  • 分析大量数据以发现见解
  • 保护数据的完整性,安全性和私密性
  • 资料载入
  • HBase部署和管理

责任因您所在的部门或领域而异。

成为大数据Hadoop开发人员需要哪些技能?

为了有效地履行上述职责,您应该具备以下技能:

  • 熟练掌握Hadoop
  • 用Python或Scala编写可靠的代码
  • 使用Pig,Hive和HBase的经验
  • 知道如何编写MapReduce作业以及如何使用PigLatin编写脚本
  • 了解过程中使用的数据加载和工具,例如Sqoop和Flume
  • 成为分析型思想家和问题解决者
  • 熟练使用Java,OOAD,Node.js和JS进行后端编程。
  • 了解数据库结构
  • 熟练并发和多线程概念
  • 了解工作流程和时间表

如果您在处理大数据方面面临挑战,那么作为大数据Hadoop开发人员的相关培训将为您提供这些技能。有了这些技能,如果您是应届毕业生,就可以改善就业市场的前景。

大数据Hadoop开发人员培训的推荐课程

SimpliLearn的大数据Hadoop认证培训

通过自定进度的视频,讲师指导的培训和动手项目,本课程将使您准备参加Cloudera的CCA175大数据认证考试。本课程将教您以下内容:

  • Hadoop框架以及如何在集群环境中部署Hadoop
  • Hive,Pig和Impala等组件以及如何使用它们来处理HDFS中的数据集
  • Spark算法,使用Spark SQL的查询流程,
  • 使用Spark实时并行处理和数据处理
  • 使用CloudLab执行现实生活中的项目
  • 与HDFS一起存储和管理数据
  • MapReduce的特征和高级概念
  • 使用Flume和Sqoop提取数据
  • 使用Hive和Impala分区和创建表和数据库
  • 使用HBase

与所有其他SimpliLearn课程一样,该课程也提供退款保证。

认证:是

费用:399美元

大数据基础培训课程

本课程将向您介绍大数据世界。您将了解大数据如何推动组织变革。您还将了解:

  • MapReduce及其应用
  • 基本技术,例如数据挖掘和流处理
  • 设计用于流处理的算法
  • PageRank算法的完整概述
  • 基本的随机游走算法

Coursera的Hadoop平台和应用程序框架

此课程由圣地亚哥大学UC分校提供,适合希望了解如何分析大数据的初学者级程序员和其他专业人员。

该课程是自定进度的,如果您每周投入1至2个小时的学习,则只需5周。如果您很忙或需要更多时间来了解复杂的领域,它将适合您的日程安排。各个模块将涵盖:

  • 洞察大数据带来的挑战
  • Hadoop生态系统的组件和基础知识,其软件堆栈和执行环境。
  • Hadoop分布式文件系统(HDFS)的设计,其读/写过程和用于提高性能的配置。
  • 如何使用HDFS访问数据
  • 了解MapReduce的想法,在MapReduce中执行任务并了解其取舍
  • 了解Spark框架及其特性,并了解其与MapReduce的比较
  • 为了获得实践经验,您将沉迷于使用Spark和Hadoop解决实际数据问题。

尽管您将完全没有任何经验,但是该课程保证在您完成课程时,您将拥有权威地谈论Hadoop和大数据。

认证:是

费用:注册后可用

针对Apache Spark™和Hadoop的Cloudera开发人员培训

如果您是Python或Scala开发人员,那么本课程将教您大数据处理的概念,并准备成为处理大数据问题的专家。尽管您不需要具有Spark或Hadoop的经验,但是需要了解使用Python或Scala进行编程的知识。您还需要了解SQL并熟悉Linux命令行。

您将学习:

  • 如何使用Apache Spark 2开发并行应用程序。
  • 如何在集群上编写和执行Spark应用程序
  • 集群中的数据存储和处理
  • 使用Spark SQL进行数据查询和处理
  • 使用Spark Streaming处理来自多个源的流数据
  • 如何编写将使用核心Spark完成ETL处理的应用程序

通过在云中的实时集群上进行练习,您还将获得动手经验。

借助新技能,您将能够提高任何行业和用例中分析和决策的速度和质量。

认证:是

费用:注册后可用

结论

从以上内容可以得出结论,只要公司继续生成大量数据,大数据将继续具有重要意义,并且与之相关的还有诸如Hadoop之类的使数据处理变得容易的应用程序。

这样,作为大数据Hadoop开发人员,您将继续与帮助组织使用其数据来解决业务挑战所涉及的流程相关。只要涉及数据,无论是欺诈检测,销售更多产品,管理风险还是进入新市场,您都将处于一切中心。考虑到您每周只需要几百美元和1到2个小时就可以赚到6位数的收入,那么这笔投资是值得的。

关于作者

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克里斯汀·罗斯

克里斯汀·罗斯(Christine Ross),自由撰稿人兼撰稿人,他更多地关注技术,主要是小工具和所有最新趋势,这些趋势对于读者和技术爱好者来说都很有趣。

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