Aprender Big Data Hadoop es muy útil. Según las estadísticas actuales, Big Data Hadoop es la tecnología más reciente y en auge en este momento. Hay una gran demanda de Big Data y profesionales de Hadoop.
Desde las startups hasta las multinacionales se comienzan a utilizar Big Data Hadoop y necesitan candidatos calificados. De acuerdo con la tendencia actual, las empresas están listas para pagar según la demanda de candidatos para candidatos bien capacitados de Big Data Hadoop.
Todavía no está convencido, entonces veamos qué dice nuestro líder de la industria sobre Big Data y Hadoop.
- Estoy trabajando actualmente. Quiero convertirme en un científico de datos. ¿Cuáles fueron los conceptos y tecnologías centrales que necesito aprender?
- ¿Qué puedo seguir en el dominio de la ciencia de datos? Tengo conocimiento en el programa R.
- Como científico de datos, ¿es mejor especializarse en la recopilación o el análisis de datos?
- ¿Cómo se procesan y visualizan los grandes datos? ¿Qué herramientas se usan?
- ¿Cuál es la diferencia entre los datos del panel, los datos en serie de tiempo y los datos de sección transversal?
El líder de la industria Gartner descubrió en una encuesta que aproximadamente el 48% de las empresas invirtieron en Big Data en 2016, y casi tres cuartos de los encuestados ya han invertido, o planean invertir en 2017.
El creciente número de personas que utilizan Internet en su mayoría muestra que hay más oportunidades que nunca para crear y recopilar datos, y para 2020 se prevé que esta información que vale la pena analizar se duplique. Al empoderar a la organización para que tome decisiones basadas en datos a alta velocidad, TI pronto se convertirá en el héroe de los datos que ayuda a configurar el futuro del negocio. – “Francois Ajenstat, Director de Producto de Tableau”
En 2017, habrá una mayor adopción de Hadoop. Hadoop no reemplazará otras bases de datos, pero será una parte esencial de la ingestión de datos en el mundo IoT / digital. – “George Corugedo, CTO, RedPoint Global”.
No tardes y comienza a aprender a partir de ahora.
¿Qué es el Big Data?
Big Data es un conjunto de datos extremadamente grande. Big data es un gran volumen , velocidad rápida y diferentes activos de información de variedad que exigen una plataforma innovadora para una mejor comprensión y toma de decisiones.
Big Data es una forma de resolver todos los problemas no resueltos relacionados con el manejo y manejo de datos, una industria anterior se usaba para vivir con tales problemas. Con el análisis de Big Data, puede desbloquear patrones ocultos y conocer la vista de 360 grados de los clientes y comprender mejor sus necesidades.
Consulte el siguiente enlace para conocer los conceptos detallados de Big Data: guía completa de Big Data
¿Qué es Apache Hadoop?
Hadoop es una herramienta de código abierto de ASF – Apache Software Foundation. El proyecto de código abierto significa que está disponible gratuitamente e incluso su código fuente se puede cambiar según los requisitos. Si cierta funcionalidad no cumple con sus requisitos, puede cambiarla según sus necesidades. La mayoría del código de Hadoop está escrito por Yahoo, IBM, Facebook, cloudera.it proporciona un marco eficiente para ejecutar trabajos en múltiples nodos de clústeres. Clúster significa un grupo de sistemas conectados a través de LAN. Hadoop proporciona procesamiento paralelo de datos a medida que funciona en varias máquinas simultáneamente.
Para más detalles, consulte el siguiente enlace: Guía completa de Hadoop
Después de la introducción, aprenda el características de Hadoop y sus componentes de ecosistema de Hadoop.
Puedes ver el siguiente video para una introducción a Hadoop
Para más detalles, consulte: Guía de Hadoop
Si desea realizar una inmersión profunda en Hadoop, consulte los enlaces a continuación para obtener una guía completa de MapReduce y HDFS. Estos dos temas son la parte más compleja de Hadoop y la mayoría de las preguntas de la entrevista se hacen de estos dos temas.
HDFS
El sistema de archivos distribuidos Hadoop-HDFS es el sistema de almacenamiento más confiable del mundo. HDFS almacena archivos muy grandes que se ejecutan en un grupo de hardware básico. Funciona según el principio de almacenamiento de una menor cantidad de archivos grandes en lugar de la gran cantidad de archivos pequeños. HDFS almacena datos de manera confiable incluso en caso de falla de hardware. Proporciona un alto rendimiento al proporcionar el acceso a los datos en paralelo.
Para más detalles: Introducción a HDFS
Consulte los enlaces a continuación para ver las características y su arquitectura
HDFS – Arquitectura
HDFS – Características
Ahora aprendamos MapReduce
Mapa reducido
MapReduce es la capa de procesamiento de Hadoop . MapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar grandes volúmenes de datos en paralelo al dividir el trabajo en un conjunto de tareas independientes. Solo necesita poner la lógica de negocios en la forma en que MapReduce funciona y el resto se ocupará del marco. El trabajo (trabajo completo) que el usuario envía al maestro se divide en pequeños trabajos (tareas) y se asigna a los esclavos.
Obtenga más información sobre MapReduce: guía completa de MapReduce
Consulte los enlaces a continuación para obtener más detalles sobre MapReduce
MapReduce – Flujo de datos
MapReduce – Mapper
MapReduce – Reductor
MapReduce – Pares clave-valor
MapReduce – InputFormat
