Tengo 4 años de experiencia en TI. Estoy planeando cambiar a BIG Data y Hadoop. ¿Cuáles son los pros y los contras que debo tener en cuenta?

Hola.

Dependiendo de cuál haya sido su experiencia pasada, diría que lo más importante será recordar que los grandes datos a la fecha están en un estado en evolución.

El espacio es vasto y se expande como el universo.

Pero no para ser intimidado. Esto es solo una indicación de que el espacio aún no está saturado y que las alternativas compiten para convertirse en un estándar.

Los desafíos relevantes para otras esferas de software como la retroalimentación temprana y rápida, la creación de perfiles y el monitoreo, el registro, la seguridad, la capacidad de prueba también son relevantes y emocionantes en este espacio.

Personalmente, me resulta emocionante, ya que abre nuevas puertas a las decisiones controladas por datos (DDD) y permite a las personas aprovechar los potenciales y oportunidades sin explotar. En la industria, veo que Data Lakes causa interrupciones tanto técnica como organizativamente.

Por otro lado, debido a la naturaleza novedosa, a veces es un largo camino para darse cuenta de ese valor. Por lo tanto, debe estar listo para aprender mucho, enfrentar bloqueadores y sorpresas una y otra vez y comprometerse con soluciones viables.

Hadoop es un ecosistema de Big Data que consta de componentes de código abierto que esencialmente cambian la forma en que se analizan, almacenan, transfieren y procesan grandes conjuntos de datos. En contraste con los sistemas de procesamiento distribuido tradicionales, Hadoop facilita múltiples tipos de cargas de trabajo analíticas en los mismos conjuntos de datos al mismo tiempo.

Hadoop, el marco más utilizado y utilizado con frecuencia para administrar datos masivos en una serie de plataformas informáticas y servidores en todas las industrias, avanza vertiginosamente en las empresas. Permite a las organizaciones almacenar archivos que son más grandes de lo que puede almacenar en un nodo o servidor específico. Más importante aún, Hadoop no es solo una plataforma de almacenamiento, es uno de los marcos computacionales más optimizados y eficientes para el análisis de big data.

Este tutorial de Hadoop es una excelente guía para que estudiantes y profesionales adquieran experiencia en la tecnología de Hadoop y sus componentes relacionados. Con el objetivo de servir a audiencias más grandes en todo el mundo, el tutorial está diseñado para enseñar a los desarrolladores, administradores, analistas y probadores en este marco de Big Data más comúnmente aplicado. Desde la instalación hasta los beneficios de la aplicación y el alcance futuro, el tutorial proporciona aspectos explicativos de cómo los alumnos pueden hacer el uso más eficiente de Hadoop y su ecosistema. También proporciona información sobre muchas de las bibliotecas y paquetes de Hadoop que muchos analistas y arquitectos de Big Data no conocen.

Junto con varias plataformas de big data importantes y avanzadas como Map Reduce, Yarn, H Base, Impala, ETL Connectivity, configuración de clúster de múltiples nodos, Oozie avanzado, Flume avanzado, Hue avanzado y Zookeeper también se explican ampliamente a través de ejemplos en tiempo real y escenarios, en este paquete de aprendizaje.

Para muchos de estos beneficios tecnológicos sobresalientes, la adopción de Hadoop es expedita. Dado que el número de organizaciones comerciales que adoptan la tecnología Hadoop para competir en el análisis de datos, aumentar el tráfico de clientes y mejorar las operaciones comerciales en general está creciendo a un ritmo rápido, el número respectivo de trabajos y la demanda de profesionales expertos de Hadoop aumenta a un ritmo cada vez más rápido. Cada vez más personas esperan dominar sus habilidades de Hadoop a través de cursos de capacitación profesional que podrían prepararlos para diversas certificaciones de Hadoop de la era de la nube como CCAH y CCDH.

Después de terminar este tutorial, puede verse moderadamente competente en el ecosistema de Hadoop y los mecanismos relacionados. Entonces podría conocer mejor los conceptos de manera tal que pueda explicarlos con confianza a los grupos de pares y dar respuestas de calidad a muchas de las preguntas de Hadoop formuladas por personas mayores o expertos.

No hay requisitos previos predefinidos o estrictos para aprender Hadoop, pero la Capacitación integral de certificación de Hadoop puede ayudarlo a obtener un trabajo de Big data Hadoop si está listo para desarrollar una carrera en Big Data Domain.

Es una creencia errónea que solo los profesionales con experiencia en la programación de Java son aptos para aprender Big Data Hadoop o unirse a una carrera en este dominio. Un conocimiento básico de cualquier lenguaje de programación como Java, C ++ o Python, y Linux siempre es una ventaja adicional. Las siguientes personas pueden convertirse en un profesional de Big Data Hadoop, desarrolladores de software, arquitectos, analistas, DBA, analistas de datos, analistas de negocios, profesionales de Big Data o cualquier persona que esté considerando construir una carrera en Big Data y Hadoop es un candidato ideal para el entrenamiento Big DataHadoop.

Pros:

Puede, sin mucho esfuerzo, aprender como lo ha hecho hasta ahora.

Puede adquirir efectivo adicional para obtener información enorme y hadoop

Puede hacer su estimación adicional utilizando enorme información y hadoop.

Contras:

Impotente por naturaleza

No apto para datos pequeños

Posibles problemas de estabilidad

Limitaciones generales

Ecosistema de Big Data que consta de componentes de código abierto que esencialmente cambian la forma en que se analizan, almacenan, transfieren y procesan grandes conjuntos de datos. En contraste con los sistemas de procesamiento distribuido tradicionales, Hadoop facilita múltiples tipos de cargas de trabajo analíticas en los mismos conjuntos de datos al mismo tiempo. Data Science, R, Mahout – Clases de entrenamiento de cursos combinados en línea | Data Science, R, Mahout – Cursos combinados de cursos en línea

Hadoop, el marco más utilizado y utilizado con frecuencia para administrar datos masivos en una serie de plataformas informáticas y servidores en todas las industrias, avanza vertiginosamente en las empresas. Permite a las organizaciones almacenar archivos que son más grandes de lo que puede almacenar en un nodo o servidor específico. Más importante aún, Hadoop no es solo una plataforma de almacenamiento, es uno de los marcos computacionales más optimizados y eficientes para el análisis de big data.

Este tutorial de Hadoop es una excelente guía para que estudiantes y profesionales adquieran experiencia en la tecnología de Hadoop y sus componentes relacionados. Con el objetivo de servir a audiencias más grandes en todo el mundo, el tutorial está diseñado para enseñar a los desarrolladores, administradores, analistas y probadores en este marco de Big Data más comúnmente aplicado. Desde la instalación hasta los beneficios de la aplicación y el alcance futuro, el tutorial proporciona aspectos explicativos de cómo los alumnos pueden hacer el uso más eficiente de Hadoop y su ecosistema. También proporciona información sobre muchas de las bibliotecas y paquetes de Hadoop que muchos analistas y arquitectos de Big Data no conocen.

Junto con varias plataformas de big data importantes y avanzadas como Map-reduce, Yarn, H Base, Impala, ETL Connectivity, configuración de clúster de múltiples nodos, Oozie avanzado, Flume avanzado, Hue avanzado y Zookeeper también se explican ampliamente a través de ejemplos en tiempo real y escenarios, en este paquete de aprendizaje.

Es bueno saber que tiene 4 años de experiencia en TI. Esta experiencia lo ayudará a aprender fácilmente todas las habilidades importantes de Hadoop. Algunos de los pros y los contras de Hadoop son los siguientes:

Pros de Hadoop:

1. Escalable

2. Rentable

3. Flexible

4. rápido

5. Resistente al fracaso

Contras de Hadoop:

1. Preocupaciones de seguridad

2. Vulnerable por naturaleza

3. No apto para datos pequeños

4. Posibles problemas de estabilidad

5. Limitaciones generales

Para obtener más información sobre Big Data y Hadoop o las preguntas de la entrevista de Hadoop, puede visitar mindsmapped.com.

Pros:

1. Puede aprender fácilmente ya que ya tiene experiencia.
2. Puede ganar dinero extra para big data y hadoop
3. Puedes crear tu valor extra usando big data y hadoop

Contras:

1. Tienes que pasar más tiempo para aprender big data y hadoop.

Primero comenzaría con los profesionales:

Pros:

• Será emocionante aprender algo nuevo
• Paquete alto: el tipo de paquete que la gente de big data está obteniendo en estos días es muy alto en comparación con otros
• Gran demanda: la necesidad de científicos de datos crece día a día

Contras:

• Enorme curva de aprendizaje
• Tienes que empezar desde cero
• Tienes que lidiar con montones y montones de datos

Si está realmente muy interesado en encontrar patrones en los datos, solo intente zambullirse. Si el dinero es el único motivo, entonces debes pensarlo dos veces antes de saltar.