¿Cuál es el alcance de los grandes datos?

Alcance de Big Data y Hadoop:

Big data como término tiene un gran significado, se puede describir de varias maneras, pero en realidad big data significa conjuntos de datos que son tan grandes o complejos que las aplicaciones convencionales de procesamiento de datos no son apropiadas. Los desafíos a los que se enfrenta cada profesional son el análisis, la captura, la conservación de datos, la búsqueda, el intercambio, el almacenamiento, la transferencia, la visualización, la consulta y la actualización y la privacidad de la información. El término a menudo se refiere simplemente al uso de análisis que pueden ser predictivos o ciertos otros métodos avanzados para extraer valor de los datos y clasificarlos en un tamaño particular de conjunto de datos. Los grandes datos deben ser precisos de modo que conduzcan a una toma de decisiones más segura, y mejores decisiones pueden resultar en una mayor eficiencia operativa, reducción de costos y menor riesgo.

Ahora hablemos sobre Hadoop, qué es Hadoop y cómo está impactando el mundo de datos de hoy. Hadoop es un marco de programación gratuito basado en Java que admite el procesamiento de grandes conjuntos de datos en un entorno informático distribuido. Es parte del proyecto Apache patrocinado por la Apache Software Foundation. El uso de Hadoop permite ejecutar aplicaciones en sistemas con miles de nodos que involucran miles de terabytes. Su sistema de archivos distribuido ayuda a velocidades rápidas de transferencia de datos entre nodos y permite que el sistema continúe operando sin interrupciones en caso de falla de un nodo. Este enfoque reduce el riesgo de fallas catastróficas del sistema, incluso si un número significativo de nodos deja de funcionar. Hadoop se basa en MapReduce de Google, un marco de software en el que una aplicación se divide en una gran cantidad de partes pequeñas. Cualquiera de estas partes se puede ejecutar en cualquier nodo del clúster. Lleva el nombre del elefante de peluche infantil del creador. El ecosistema actual de Hadoop consta del núcleo de Hadoop, MapReduce, el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) y una serie de proyectos relacionados. El marco Hadoop es utilizado por las principales empresas, incluidas Google, Yahoo e IBM, principalmente para aplicaciones que involucran motores de búsqueda y publicidad. Los sistemas operativos preferidos son Windows y Linux, pero Hadoop también puede funcionar con BSD y OS X. Como hemos discutido qué es Hadoop y qué es Big Data ahora, hablemos sobre la diferencia entre Hadoop y Big Data en la forma en que se diferencian entre sí. Big Data no es más que un concepto que facilita el manejo de grandes cantidades de conjuntos de datos. Hadoop es solo un marco único de docenas de herramientas. Hadoop se utiliza principalmente para el procesamiento por lotes.

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Las habilidades de Hadoop están ahí para clamar: ¡este es un hecho indiscutible! La investigación de mercado aliada dice que el mercado global de Hadoop puede llegar a $ 84,6 mil millones para 2021 . Big Data es algo que crecerá día a día, por lo que el avance en la tecnología de big data no se abstendrá, pero Hadoop es una habilidad imprescindible en el escenario actual, ya que es el centro de soluciones de Big Data para muchas empresas y nuevas tecnologías como Spark han evolucionado alrededor de Hadoop.

Entonces, uno puede preguntarse ¿cuál es el alcance de capacitarse bajo Hadoop?

  • La capacitación de Hadoop lo convertirá en un experto en HDFS, MapReduce, Hbase, Zookeeper, Yarn, Oozie, Flume ySqoop utilizando casos de uso en tiempo real en el sector minorista, aviación, turismo y finanzas.
  • Este curso es un trampolín para su viaje de Big Data y tendrá la oportunidad de trabajar en un proyecto de análisis de Big Data después de seleccionar un conjunto de datos de su elección.
  • Comprensión detallada de la analítica de Big Data . El mercado de análisis de Big Data está creciendo en todo el mundo y este fuerte patrón de crecimiento se traduce en una gran oportunidad para todos los profesionales de TI.
  • Practica proyectos de la vida real con Hadoop y Apache Spark. El análisis en tiempo real es el nuevo zumbido del mercado y tener habilidades de Apache Spark es una ruta de aprendizaje muy preferida después de la capacitación de Hadoop
  • Dominar las actividades de administración de Hadoop, como la gestión, supervisión, administración y resolución de problemas de clúster, y la configuración de herramientas ETL como Pentaho / Talend para trabajar con MapReduce son cosa del futuro.
  • Big Data es la tecnología de más rápido crecimiento y más prometedora para manejar grandes volúmenes de datos para realizar análisis de datos. El curso de capacitación de certificación Hadoop de Big Data lo ayudará a estar en funcionamiento con las habilidades profesionales más exigentes.
  • Los profesionales de Hadoop se encuentran hoy entre los profesionales de TI mejor pagados, con salarios que oscilan hasta $ 85K (fuente: portal de trabajo), y la demanda del mercado para ellos está creciendo rápidamente.
  • Da una ventaja sobre los diferentes expertos en el mismo campo, en términos de paquete de pago y confirma que tiene en cuenta los elementos más recientes de Hadoop.
  • La capacitación de Hadoop de una academia de educación establecida lo ayuda a obtener un curso de Capacitación de Certificación de Hadoop que a su vez lo ayuda a desarrollar una carrera profesional en tecnologías de vanguardia.

Hola:

El futuro de Big Data es realmente brillante. ¡Según IBM, el 90% de los datos que tenemos en el mundo hoy se han generado en los últimos 2 años! Todos los días estamos generando 2,5 bytes quintilianos (2,500,000 terabytes) de datos. Estos datos provienen de todas partes, como redes sociales, sensores, transacciones, imágenes, videos, etc. Se espera que el crecimiento de estos datos sea aún más rápido en las próximas décadas.

La conclusión es que Big Data está aquí para quedarse y requerirá una gran cantidad de científicos de datos y máquinas para obtener estos datos para obtener información e inteligencia procesables.

¿Qué significa para ti?

  • Si busca trabajo con habilidades de ML / AI Big Data, al menos los próximos 10-15 años serán un período de auge para usted, donde gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Microsoft, IBM, otras compañías en todos los mercados verticales y nuevas empresas en todo el mundo estarán igualmente interesados ​​en contratar un talento como tú.
  • Si usted es un emprendedor con una buena idea relacionada con Big Data de ML / AI, habrá muchas oportunidades para recaudar dinero para impulsar el crecimiento de su negocio. Según una estadística de Kalaari, ¡las empresas de IA han recaudado $ 6B USD desde 2014!

Aquí hay un fragmento de algunos de los mejores medios:

Espero que esto ayude.

¡Salud!

Para empezar, no hablaré sobre los jergas que escuchamos de vez en cuando. Big Data es el trabajo más sexy, gana como cualquier cosa, el trabajo más seguro del siglo XXI y todo eso.

Se trata de su flexibilidad, alcance y amor para enmendarse con herramientas y tecnologías cambiantes.

Sin duda, Big Data es un pastel caliente, y todos quieren tenerlo.

Alcance: Hadoop como herramienta podría ser reemplazado por algunas tecnologías o metodologías más avanzadas. Pero aún en ese momento también intentaremos obtener información a partir de datos sin procesar.

Así que sigue aprendiendo y creciendo. Aprendizaje colaborativo

Sajid

Con el aumento en el tamaño de los datos todos los días, todas las compañías han comenzado a usar tecnologías Big Data para analizar sus datos y obtener información de ellos. Como el tamaño de los datos también aumentará en el futuro, sin duda, Big data le proporcionará una carrera profesional a prueba de futuro y también tendrá un gran alcance por delante.

Vea el siguiente video introductorio de Hadoop para conocer los conceptos básicos de esta tecnología:

gracias por A2A ¿Puedes dar más contexto a tu pregunta? ¿Está solicitando el uso de big data o su futuro? Cualquiera de estos ya está respondido en Quora.


Gracias


– Shoban

Muchos y muchos. Ver esta descripción. Big data – Wikipedia.