Карьерные возможности в Hadoop [Полное руководство 2022]

Hadoop родился из потребности компаний хранить и обрабатывать большие данные. Hadoop — это платформа, которая позволяет пользователям хранить все большие данные в распределенной среде. Эта функция, позволяющая хранить данные в распределенной среде, позволяет обрабатывать данные параллельно. Параллельная обработка данных не только обеспечивает более быструю альтернативу обработке всех огромных массивов данных, но также обеспечивает гибкость, которой всегда не хватало традиционным методам обработки больших данных.

Мы живем в мире, где данные есть практически везде. Мы живем и дышим данными. Все данные, которые мы генерируем, могут показаться нам бессмысленными, но для таких организаций, как Google, Amazon и Facebook, эти данные очень ценны. Если оставить в стороне крупных технологических гигантов, организации, независимо от их размера и отрасли, осознают потенциал больших данных. Этим организациям большие данные помогают получить представление о бизнесе, чего они никогда раньше не видели, что помогло им в процессе принятия решений.

Всем этим организациям, которые медленно переходят на большие данные, также нужна платформа или, скорее, инструмент для чтения и анализа данных. Чтобы плавно преодолеть эту потребность в устройстве, в игру вступает Hadoop. Таким образом, нет необходимости говорить, что если кто-то думает сделать карьеру на больших данных, сделать карьеру необходимо. Теперь, когда вы воочию убедились в важности Hadoop, давайте обсудим возможности карьерного роста в Hadoop, но перед этим давайте рассмотрим все навыки, необходимые для успешной карьеры в Hadoop.

Читайте: Идеи и темы проекта Hadoop

Сделать карьеру в Hadoop

1. Требуемые навыки

Таких «навыков» нет, или не нужно иметь какой-то определенный опыт, чтобы сделать карьеру в Hadoop или больших данных. При этом, однако, есть знание некоторых вещей, которые должны помочь вам стать мастером в Hadoop. Итак, если у вас есть опыт работы с какой-либо операционной системой на базе Linux, вы получите преимущество в изучении Hadoop.

Точно так же любое предварительное знание языков программирования, таких как Scala, Python или Java, поможет вам написать свою первую программу MapReduce на разных языках и поможет вам выполнять параллельную обработку в среде хранилища Hadoop (HDFS). Любое знание SQL позволит вам быстро изучить экосистемы Hadoop, такие как Hive, Pig и т. д. Если бы вам довелось познакомиться с базами данных, такими как NoSQL, вы определенно чувствовали бы себя как дома при написании и работе с базой данных HBase.

2. Профессионалы довольны переходом на Hadoop

Создание большого имени в Hadoop или больших данных не зависит от отрасли; однако для некоторых профессий этот прыжок сделать проще, чем для остальных. Таким образом, если вы являетесь разработчиком, специалистом по бизнес-аналитике/хранилищу данных/ETL, старшим ИТ-специалистом, новичком, специалистом по мэйнфреймам и т. д., переход в Hadoop должен быть очень простой задачей. Кроме того, любой, кто имеет опыт работы в сфере ИТ, не должен сталкиваться с особыми проблемами при построении карьеры в Hadoop.

3. Ожидаемая зарплата

Теперь это очень сложная земля, в то время как профессионалы Hadoop пользуются большим спросом; однако деньги, которые они зарабатывают, сильно зависят от места, где они живут. Так, крупные корпорации в Соединенном Королевстве, такие как Explore group, BBC, Eames Consulting Group, выделяют разработчикам Hadoop в среднем 50 фунтов стерлингов. Таким образом, средняя зарплата любого специалиста по Hadoop в Соединенном Королевстве составляет около 66 250–66 750 фунтов стерлингов Великобритании.

Между тем, в Соединенных Штатах средний заработок профессионалов Hadoop колеблется от 95 до 102 тысяч долларов США (по данным Indeed.com). Здесь, в Индии, средняя зарплата любого разработчика Hadoop будет в диапазоне 4-6 лакхов индийских рупий. Средний заработок разработчика Java и Hadoop в известной компании Tata Consultancy Services составляет около 677-735 тысяч индийских рупий.

Карьерные возможности в Hadoop

1. Отраслевые требования к профессионалам Hadoop

а. Финансово-банковский сектор

Использование больших данных и, следовательно, инфраструктуры Hadoop в финансовом секторе позволяет очень рано совершать мошенничество и нарушения безопасности. Большие данные — это основной инструмент для обнаружения мошенничества, отслеживания контрольных записей и составления отчетов о рисках корпоративных кредитных карт. Информация, полученная от клиента, преобразуется для точного анализа, чтобы обеспечить лучшее понимание и повысить способность принимать решения. Если вы соедините NLP или обработку естественного языка с использованием больших данных, это позволит профессионалам очень быстро выявлять незаконную торговлю.

б. Сектор СМИ, коммуникаций и развлечений

Данные, собранные в этом домене, хранятся, обрабатываются и используются для создания механизмов рекомендаций, которые вы видите на таких сайтах, как Amazon и Netflix. Этот сектор также использует данные, доступные на различных платформах социальных сетей. Затем эти социальные данные можно было бы использовать для анализа настроений в отношении чего-то вроде игры на Уимблдоне или ухода Месси из Барселоны.

в. Здравоохранение

Мы все были жертвой инфляции, даже в сфере здравоохранения. Но, благодаря использованию технологий больших данных в сфере здравоохранения, эта стоимость действительно может быть существенно снижена. Можно взять данные, такие как история болезни и история болезни, для точного лечения болезни, которая преследует пациента. Более того, использование сверточной нейронной сети действительно может помочь в обнаружении таких заболеваний, как рак или опухоли, на очень ранней стадии.

д. Сектор образования

Карьерные возможности Hadoop в сфере образования безграничны. Мы только можем представить себе огромное количество возможностей, которые большие данные могут иметь для студентов и образования. Например, Университет Тасмании собирает данные о более чем 26 000 студентов. Собранные данные — это количество времени, которое учащийся проводит на определенных страницах, и общий прогресс, которого учащиеся достигают. Информация, собранная с помощью этого процесса, затем будет использоваться для преобразования системы образования, чтобы помочь каждому учащемуся реализовать свой потенциал.

е. Транспортный сектор

Самостоятельное вождение, которое было провозглашено будущим транспорта, — это не что иное, как машина, работающая на больших данных, чтобы управлять своим курсом. Данные, которые поступают от всех различных датчиков, которыми оснащен автомобиль, проходят через математическую модель, чтобы обеспечить нужный нам результат. Не только это, но и данные о местоположении, которые собирают эти сайты социальных сетей, и данные, поступающие от высокоскоростной связи, были использованы для преобразования всего транспортного сектора. Аналитическая сторона больших данных используется для контроля поведения транспортных средств, планирования маршрута, эффективного управления движением, уменьшения заторов на дорогах, управления доходами и т. д.

ф. Энергетика и ЖКХ

По оценкам, около 60% существующей электросети потребуют замены где-то в этом десятилетии. Люди только начали внедрять интеллектуальные счетчики в качестве мейнстрима. Эти интеллектуальные счетчики позволяют пользователю лучше контролировать и лучше понимать, как они используют электроэнергию. Данные, которые собирают эти интеллектуальные счетчики, также помогают корпорациям эффективно планировать потребности в электроэнергии в конкретном месте и обеспечивать получение электроэнергии в соответствии со своими потребностями.

2. Некоторые названия должностей для профессионалов Hadoop

а. Архитектор Hadoop

Излишне говорить, что Hadoop становится новым хранилищем данных. Он стал источником данных в различных компаниях, заменив традиционные методы. Те, кто хорошо разбирается в работе этой структуры, получают щедрые деньги за помощь, которую они оказывают организации, которая их нанимает. Таким образом, предполагается, что архитектор Hadoop определяет путь, который организация должна выбрать для развертывания технологий, связанных с Hadoop, для работы с большими данными.

Они также должны разработать план или дорожную карту, чтобы решить, как компания должна двигаться вперед. Предполагается, что хороший архитектор Hadoop должен знать и иметь практический опыт работы с такими платформами, как Cloudera, MapReduction, Hortonworks и другими. Именно они берут на себя ответственность за жизненный цикл Hadoop в компании.

Архитектор Hadoop должен заполнить пробел между инженерами по работе с большими данными, специалистами по данным и т. д. и удовлетворить потребности организации. Они также должны иметь глубокие знания всей архитектуры Hadoop, такой как HDFS, Pig, Hive и т. д. Они также несут ответственность за выбор решения, которое должно создавать наименьшие препятствия на этапе развертывания.

б. Администратор Hadoop

Это одна из центральных ролей Hadoop в любой организации. Администратор Hadoop, хотя и обладает ролями и обязанностями, аналогичными системному администратору, также должен обеспечивать отсутствие препятствий и бесперебойную работу Hadoop в организации. Они должны обслуживать кластеры Hadoop, регулярно проверять и контролировать работу всей системы.

Они должны иметь возможность планировать либо увеличение, либо уменьшение, когда в этом возникает необходимость. Они также должны следить за функционированием HDFS и следить за тем, чтобы она все время работала правильно. Они также определяют уровень допуска любого человека к данным. Любой хороший администратор Hadoop должен разбираться в таких технологиях, как HBase, сценарии Linux, HCatalog и Oozie.

в. Тестер Hadoop

Поскольку размер сетей Hadoop увеличивается день ото дня, важность наличия тестировщика Hadoop в организации также растет. Как следует из названия, тестер Hadoop должен тестировать структуру Hadoop, установленную в компании. Они также несут ответственность за проверку таких аспектов, как жизнеспособность, недостатки безопасности и т. д. Им также поручено сообщать об обнаруженных проблемах и устранять их.

Основная роль тестировщика Hadoop заключается в устранении неполадок. Чем раньше они найдут основные проблемы, тем лучше. Таким образом, тестировщик Hadoop должен знать обо всех инфраструктурах, развернутых компанией в настоящее время, а также обо всех сценариях, которые выполняются для расширения инфраструктуры Hadoop. Они также должны уметь работать с селеном при создании системы автоматического тестирования фреймворка Hadoop в компании.

Заключение

В последнее время мир больших данных растет экспоненциально. Рост вычислительной мощности во многом связан с тем, чтобы сделать различные области, связанные с большими данными, открытыми и доступными практически для всех, независимо от дисциплины. Поскольку каждый день мы увеличиваем объем наших данных на терабайты и принимая во внимание огромную ценность данных, такие фреймворки, как Hadoop, должны проникнуть в жизнь многих разработчиков.

Если вы рассматриваете работу в этой области больших данных, карьера в Hadoop — одна из самых безопасных ставок. Вы будете играть центральную роль в любой задаче, связанной с большими данными в вашей компании, и в Hadoop есть много возможностей для карьерного роста, из которых вы можете выбирать. Однако, если вы выберете карьеру в Hadoop, убедитесь, что вы расширяете свои знания с помощью таких фреймворков, как искра, чтобы еще больше улучшить свои возможности трудоустройства.

Если вам интересно узнать больше о Hadopp, больших данных и многом другом, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков программирования и инструменты. практические семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.