Oportunidades de carrera en Hadoop [Guía definitiva 2022]

Hadoop nació de la necesidad de las empresas de almacenar y procesar big data. Hadoop es un marco que permite a los usuarios mantener todos los grandes datos en un entorno distribuido. Esta característica de poder almacenar datos en un entorno distribuido permite que los datos se procesen en paralelo. El procesamiento paralelo de datos no solo permite una alternativa más rápida para manejar todas las gigantescas pilas de datos, sino que también permite la flexibilidad, que siempre ha faltado en los métodos tradicionales de manejo de big data.

Vivimos en un mundo donde los datos están prácticamente en todas partes. Vivimos y respiramos datos. Todos los datos que generamos pueden parecernos sin sentido, pero para organizaciones como Google, Amazon y Facebook, estos datos son valiosos. Dejando de lado a los grandes gigantes tecnológicos ahora, las organizaciones, independientemente de su tamaño y sector, se están dando cuenta del potencial de los grandes datos. Para estas organizaciones, los grandes datos les ayudan a obtener información empresarial, como nunca antes habían visto, lo que les ha ayudado en su proceso de toma de decisiones.

Todas estas organizaciones que poco a poco van adoptando el camino del big data también necesitan una plataforma o más bien una herramienta para leer y analizar los datos. Para cubrir sin problemas esta necesidad de un dispositivo, Hadoop entra en juego. Por lo tanto, no hace falta decir que si alguien está pensando en hacer una carrera a partir de big data, hacer una carrera es esencial. Ahora que ha visto la importancia de Hadoop de primera mano, analicemos qué oportunidades de carrera existen en Hadoop, pero antes de eso, veamos todas las habilidades necesarias para tener una carrera exitosa en Hadoop.

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Haciendo una carrera en Hadoop

1. Habilidades requeridas

No existen tales "habilidades", o no es necesario tener antecedentes específicos para hacer una carrera en Hadoop o big data. Dicho esto, sin embargo, existe el conocimiento de ciertas cosas que deberían ayudarlo a facilitar su camino para convertirse en un maestro en Hadoop. Por lo tanto, si tiene alguna experiencia laboral con cualquier sistema operativo basado en Linux, obtendrá una ventaja inicial en el aprendizaje de Hadoop.

Del mismo modo, cualquier conocimiento previo de lenguajes de programación como Scala, Python o Java lo ayudaría a escribir su primer programa MapReduce en varios idiomas y lo ayudaría a realizar procesamiento paralelo en el marco de almacenamiento de Hadoop (HDFS). Cualquier conocimiento de SQL lo hará aprender los ecosistemas en Hadoop como Hive, Pig, etc. en poco tiempo. Si por casualidad conoce bases de datos como NoSQL, definitivamente se sentirá cómodo escribiendo y trabajando con la base de datos HBase.

2. Profesionales disfrutando de su transición a Hadoop

Lograr un gran nombre en Hadoop o big data no depende de la industria; sin embargo, ciertas profesiones hacen que este salto sea más fácil que el resto. Por lo tanto, si usted es un desarrollador, un profesional de BI/DW/ETL, un profesional senior de TI, un profesional de Mainframe, etc., dar el salto a Hadoop debería ser una tarea muy fácil. Además, cualquiera que tenga experiencia en TI no debería enfrentar ningún problema particular al hacer una carrera en Hadoop.

3. Salario Esperado

Ahora, esta es una tierra muy difícil de pisar, mientras que los profesionales de Hadoop son muy buscados; sin embargo, el dinero que ganan depende en gran medida del lugar donde viven. Entonces, las grandes corporaciones en el Reino Unido como Explore Group, BBC, Eames Consulting Group, proporcionan un promedio de 50 libras esterlinas a los desarrolladores de Hadoop. Así, el salario medio que recibiría cualquier profesional de Hadoop en Reino Unido es de unas 66.250-66.750 libras esterlinas.

Mientras tanto, en los Estados Unidos, el dinero promedio que ganan los profesionales de Hadoop oscila entre 95k y 102k dólares estadounidenses (según Indeed.com). Aquí en India, en promedio, el salario de cualquier desarrollador de Hadoop estaría en el rango de 4-6 lakhs de rupias indias. El dinero promedio que gana un desarrollador de Java y Hadoop en la famosa empresa Tata Consultancy Services es de alrededor de 677-735 mil rupias indias.

Oportunidades de carrera en Hadoop

1. Requisito de sector sabio de los profesionales de Hadoop

un. El sector financiero y bancario

El uso de big data y, por lo tanto, el marco Hadoop en el sector de la banca financiera permite fraudes y brechas de seguridad muy temprano. Big data es un elemento básico para detectar fraudes, seguir pistas de auditoría e informar el riesgo de la tarjeta de crédito empresarial. La información que se recopila del cliente se transforma para ser analizada con precisión para brindar mejores conocimientos y mejorar la capacidad para tomar una decisión. Si combina NLP o procesamiento de lenguaje natural con el uso de big data, esto permitiría a los profesionales detectar el comercio ilegal muy rápidamente.

B. Sector de Medios, Comunicación y Entretenimiento

Los datos recopilados bajo este dominio se almacenan, procesan y utilizan para crear los motores de recomendación que ve en sitios web como Amazon y Netflix. Este sector también utiliza los datos disponibles en varias plataformas de redes sociales. Estos datos sociales podrían luego usarse para realizar un análisis de sentimiento en algo como un juego de Wimbledon o la salida de Messi de Barcelona.

C. Cuidado de la salud

Todos hemos sido víctimas de la inflación, incluso en el sector de la salud. Pero, debido al uso de tecnologías de big data en el sector de la salud, este costo puede reducirse de manera bastante significativa. Uno puede tomar los datos como el historial del paciente y el historial de la enfermedad para tratar la enfermedad que aqueja al paciente con precisión. Además, el uso de una red neuronal convolucional puede ayudar a detectar enfermedades como el cáncer o los tumores en una etapa muy temprana.

D. Sector educativo

Las oportunidades de carrera en Hadoop en el sector educativo son ilimitadas. Apenas somos capaces de pensar en la gran cantidad de posibilidades que tendrían los grandes datos sobre los estudiantes y la educación. Como, la Universidad de Tasmania está recopilando los datos de más de 26000 estudiantes. Los datos que se han recopilado son la cantidad de tiempo que el alumno pasa en páginas específicas y el progreso general que están logrando los alumnos. La información que se recopila con este proceso se usaría para transformar el sistema educativo para ayudar a cada estudiante a alcanzar su potencial.

mi. Sector Transporte

La conducción autónoma, que ha sido aclamada como el futuro del transporte, no es más que el automóvil que funciona con Big data para seguir su curso. Los datos que se alimentan de los diversos sensores con los que está equipado el vehículo pasan por un modelo matemático para proporcionar el resultado que necesitamos. No solo esto, sino que los datos de ubicación que recopilan estos sitios de redes sociales y los datos que provienen de las telecomunicaciones de alta velocidad se han utilizado para transformar todo el sector del transporte. El lado analítico de los grandes datos se emplea para controlar el comportamiento de los vehículos, planificar la ruta, controlar el tráfico de manera efectiva, ayudar a reducir la congestión en las carreteras, administrar los ingresos, etc.

F. Sector de Energía y Servicios Públicos

Se estima que alrededor del 60% de la red eléctrica existente necesitaría un cambio en algún momento de esta década. La gente acaba de empezar a adoptar medidores inteligentes como corriente principal. Estos medidores inteligentes permiten al usuario tener más control y obtener mejores conocimientos sobre cómo están utilizando la electricidad. Los datos que recopilan estos medidores inteligentes también ayudan a las corporaciones a planificar de manera efectiva los requisitos de electricidad de un lugar en particular y garantizar que obtengan electricidad según su demanda.

2. Algunos títulos de trabajo para profesionales de Hadoop

un. arquitecto hadoop

No hace falta decir que Hadoop se está convirtiendo en el nuevo almacén de datos. Se ha convertido en la fuente de datos en las distintas empresas, reemplazando los métodos tradicionales. A los que están bien versados ​​en el funcionamiento de este marco se les paga generosamente por la ayuda que brindan a la organización que los emplea. Por lo tanto, se supone que un arquitecto de Hadoop debe dictar el camino que debe tomar la organización para implementar tecnologías relacionadas con Hadoop de big data.

También se supone que deben presentar un plan o una hoja de ruta para decidir cómo debe avanzar la empresa. Se supone que un buen arquitecto de Hadoop sabe y debe tener experiencia práctica con plataformas como Cloudera, MapReduction, Hortonworks, entre algunas. Son los que asumen la responsabilidad del ciclo de vida de Hadoop en la empresa.

Se supone que un arquitecto de Hadoop debe cerrar la brecha entre los ingenieros de Big Data, los científicos de datos, etc. y las necesidades de la organización. También deben tener un conocimiento profundo de toda la arquitectura de Hadoop como HDFS, Pig, Hive, etc. También son responsables de elegir la solución, que debe proporcionar la menor cantidad de obstáculos en la fase de implementación.

B. Administrador de Hadoop

Este es uno de los roles centrales relacionados con Hadoop en cualquier organización. Un administrador de Hadoop, si bien tiene funciones y responsabilidades similares a las de un administrador del sistema, también debe garantizar que no haya ningún obstáculo y que Hadoop funcione sin problemas en la organización. Se supone que deben mantener los clústeres de Hadoop, verificar y monitorear el funcionamiento de todo el sistema de manera rutinaria.

Deben poder planificar aumentar o reducir el tamaño cada vez que surja la necesidad de hacerlo. También deben monitorear el funcionamiento de HDFS y deben asegurarse de que funcione correctamente todo el tiempo. También son los que deciden la cantidad de autorización que cualquier persona tiene para los datos. Cualquier buen administrador de Hadoop debe ser experto en tecnologías como HBase, secuencias de comandos de Linux, HCatalog y Oozie.

C. Probador de Hadoop

Dado que el tamaño de las redes de Hadoop aumenta día a día, la importancia de tener un probador de Hadoop en una organización también crece. Como sugiere el nombre, se supone que un probador de Hadoop debe probar el marco Hadoop, que se instaló en la empresa. También son responsables de verificar aspectos como la viabilidad, fallas de seguridad, etc. También tienen la tarea de informar y corregir estos problemas que encuentran.

La función principal de un probador de Hadoop es solucionar los problemas. Cuanto antes encuentren los problemas subyacentes, mejor. Por lo tanto, un probador de Hadoop debe tener conocimiento de todos los marcos que la empresa ha implementado actualmente junto con todos los scripts que se ejecutan para aumentar el marco de Hadoop. También deben saber cómo trabajar con selenio en la creación de un sistema de prueba automático para el marco Hadoop en la empresa.

Conclusión

El mundo del big data está creciendo exponencialmente en los últimos tiempos. El crecimiento del poder de la computación tiene mucho que ver con hacer que los diversos campos relacionados con los grandes datos estén abiertos y accesibles para casi todos, independientemente de la disciplina. Dado que estamos aumentando nuestra huella de datos en terabytes cada día y teniendo en cuenta el valor total de los datos, los marcos como Hadoop deben abrirse paso en la vida de muchos desarrolladores.

Si estás considerando un trabajo en este campo de big data, la carrera en Hadoop es una de las apuestas más seguras. Sería fundamental para cualquier tarea relacionada con Big Data en su empresa, y hay muchas oportunidades de carrera en Hadoop para que pueda elegir. Sin embargo, si elige una carrera en Hadoop, asegúrese de aumentar su conocimiento con marcos como una chispa para mejorar aún más su empleabilidad.

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