Sí, incluso si no tenemos conocimiento de Java o conocimiento de codificación, aún puede convertirse en un gran ingeniero de datos.
Java no es obligatorio para todos, por lo que cualquiera podrá asistir a esta capacitación y comprender los conceptos de Hadoop.
- ¿Qué deben saber todos sobre la ciencia de datos?
- ¿Big Data es una gran BS?
- ¿Qué se entiende por clasificación de datos?
- Desde la licenciatura en biología molecular hasta el aprendizaje automático de Python, ¿cómo y qué lo inspiró a emprender el camino hacia la ciencia de datos?
- Soy un administrador de sistemas de Windows de 36 años en una MNC. ¿Cómo puedo construir una carrera en Data Science?
Dos componentes importantes de Hadoop respaldan el hecho de que puede trabajar con Hadoop sin tener un conocimiento funcional de Java: Pig y Hive .
Pig es un lenguaje de alto nivel de flujo de datos y un marco de ejecución para el cómputo paralelo, mientras que Hive es una infraestructura de almacenamiento de datos que proporciona resumen de datos y consultas ad-hoc. Pig es ampliamente utilizado por investigadores y programadores, mientras que Hive es un favorito entre los analistas de datos.
Para navegar por Pig y Hive, solo necesita aprender Pig Latin y Hive Query Language (HQL), los cuales solo necesitan una base SQL. Pig Latin es muy similar a SQL, mientras que HQL puede describirse mejor como un avatar de SQL mucho más rápido y tolerante. Estos idiomas son fáciles de aprender.
Lo que estas dos interfaces tienen como punto de referencia es que son increíblemente fáciles de utilizar, y ambas realizan trabajos MapReduce muy optimizados, que a menudo se ejecutan mucho más rápido que el código comparable creado en un lenguaje no Java mediante la API Streaming.
Hadoop tiene la capacidad de almacenar una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados en la nube con poca inversión de capital. Por lo tanto, el CIO de cada empresa mantiene a Hadoop en su lista de tareas pendientes. Esto lleva a un crecimiento en auge en las oportunidades de carrera en Hadoop.
Si realmente desea explorar las oportunidades profesionales en torno a Hadoop sin conocer Java en detalle, solo debe alinearse con las principales características de Hadoop: almacenamiento y procesamiento. Aprenda las funciones de clúster de Hadoop y las formas de hacer que los datos sean seguros y estables mediante Hadoop.
El conocimiento sobre HDFS y HBase puede ayudarlo enormemente en este proceso de aprendizaje. Si prefiere trabajar en el lado de procesamiento de Hadoop, Pig and Hive puede ayudarlo en esto. Para un trabajo relacionado con el almacenamiento de Hadoop, puede aprender cómo funciona el clúster de Hadoop y cómo Hadoop hace que sus datos sean seguros y estables.
Más información sobre el examen de certificación Hadoop
Aquí le proporciono información útil para aprender el examen de certificación de Hadoop.
- Certificación HDPCA en Hortonworks
- Certificación de administrador certificado HDP (HDPCA)
- ¿Qué es Apache Hadoop?
- ¿Cuáles son los requisitos previos para aprender Hadoop y big data?
¡¡Espero que esto ayude!!
Si está buscando ayuda para prepararse para los exámenes de certificación de Hadoop, envíeme un mensaje.
